【OpenCV学习笔记 023】两种图像分割方法比较

【OpenCV学习笔记 023】两种图像分割方法比较

此次研究两种图像分割法，分别是基于形态学的分水岭算法和基于图割理论的GrabCut算法。OpenCV均提供了两张算法或其变种。鉴于研究所需，记录一些知识点，开发平台为OpenCV2.4.9+Qt5.3.2。

一、使用分水岭算法进行图像分割

分水岭变换是一种常用的图像处理算法，在网上很容易搜到详细的原理分析。简单来说，这是一种基于拓扑理论的数学形态学的图像分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。

分水岭算法简单，因此存在一些缺陷，如容易导致图像的过度分割。分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化，都会产生过度分割的现象。

为消除分水岭算法产生的过度分割，有两种常规的处理方法，一是利用先验知识去除无关边缘信息。二是修改梯度函数使得集水盆只响应想要探测的目标。

OpenCV提供了该算法的改进版本，使用预定义的一组标记来引导对图像的分割，该算法是通过cv::watershed函数来实现的。

要实现分水岭算法，首先新建一个类WaterShedSegmentation，在watershedsegmentation.h中添加：

接着，在watershedsegmentation.cpp中添加：

main函数修改如下：

效果1：算法识别出属于前景和背景的像素（有误差）。

效果2：组合前景和背景图，形成标记图形，这是分水岭的输入参数。

效果3：分割结果中，标记图像得到更新。

效果4：显示边界图像。

可以看出，分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，是得到封闭连续边缘的保证的。但对于不同质量的图像其分割效果不尽相同，但总的来说效果仍需要改进。

二、使用GrabCut算法分割图像

GrabCut是另一种同样较为流行的图像分割算法。GrabCut是在GraphCut基础上改进的一种图像分割算法，它并非基于图像形态学，而是基于图割理论（参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/11/06/2757585.html）。在使用GrabCut时，需要人工给定一定区域的目标或者背景，然后算法根据设定的参数来进行分割。GrabCut在计算时比分水岭算法更加复杂，尤其适合从静态图像中提取前景照片的应用。

OpenCV中提供了cv::grabcut函数，因此只需提供图像并标记背景像素和前景像素，基于局部的标记，算法即可将图像中的像素进行分割。在这里使用的局部标记方法是定义一个矩形。cv::grabcut的函数定义如下：

在main函数添加：

效果：

在函数cv::grabCut中，最后一个参数表示我们使用的是包围盒模式，而该算法支持的输入/输出分割图像可以有四种数值，如函数cv::compare函数中的参数：

cv::GC_BGD：确定属于背景的像素；

cv::GC_FGD：确定属于前景的元素；

cv::GC_PR_BGD：可能属于背景的元素；

cv::GC_PR_FGD：可能属于前景的元素。

在上图中，GrabCut算法通过指定方框区域来提取前景物体。同时，也可将数值cv::GC_BGD和cv::GC_FGD赋予分割图像的某些特定像素，并且把这类分割图像作为cv::grabcut函数的第二个参数（此时需要指定GC_INIT_WITH_MASK作为输入模式）。

基于这些信息，GrabCut通过以下主要步骤创建分割：

前景标签(cv::GC_PR_FGD)被临时赋予所有为标记的像素。基于当前的分类，算法将像素归类为颜色或灰度值相似的聚类。

通过引入背景与前景像素的边界进行分割。这个优化的过程尝试将标签相似的像素相连接，这里利用了在强度相对已知的区域之间对边界像素的（惩罚？）。这个最优化问题通过GraphCut算法得到高效解决。

对获取的分割结果产生新的像素标签，重复聚类过程，找到新的最优解。根据场景的复杂度，得到最佳结果，对于简单的场景，有时只需要一次迭代。

关于GrabCut算法，还需要进一步研究GraphCut才能深刻理解。