C++实现标记-分水岭算法图像分割详解
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更新于2024-11-22
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本资源是一份C++程序,旨在应用标记-分水岭算法对输入图像进行分割。该算法的主要功能是根据提供的原始影像(OriginalImage,一个整数数组,像素值范围0~255)和标记影像(SeedImage,二值图像,像素值0或1表示未标记和已标记区域),生成一个分割后的影像(LabelImage)。程序中涉及到的关键技术包括队列(queue)和向量(vector)数据结构的使用,以及计算种子像素周围的邻域值。
首先,程序定义了一些全局变量,如`Num`用于记录种子像素的数量,`array`用于存储每个像素值对应的种子像素数量,`SeedCounts`和`qu`分别存放种子像素及其邻域像素的信息。`POINT`结构体和`queue<POINT>`用于存储像素位置和邻域值,而`uu`是一个动态分配的二维队列数组,用于存储每个像素可能的标记变化路径。
核心算法部分开始于一个双重循环,遍历原始图像的每一个像素。对于标记为1的种子像素(即已知标记区域),程序会增加计数器`Num`,然后为这个像素创建一个新的数组`array`并清零,以便统计该像素及其邻域的像素值。接着,为当前种子像素创建一个队列`uu`,用于存储该像素的邻居信息。
在算法的核心部分,通过四个邻域变量`up`, `down`, `right`, 和 `left`(分别表示上、下、左、右邻域),以及其他四个变量表示斜向邻域(如`upleft`),程序计算出每个种子像素的邻域像素,并更新`LabelImage`。当遍历到边界时,可能需要特殊处理边界条件,以确保算法的正确性。
整个过程利用了队列的数据结构来实现分水岭效果,即从种子像素开始,逐个标记与其相连的像素,形成类似河流流动的过程,直到所有可达区域都被标记。这种算法在图像处理中常用于分割具有明显边界特征的区域,例如轮廓分析、细胞分割等场景。
总结来说,这份C++代码实现了基于标记-分水岭的图像分割算法,利用了C++标准库提供的队列和向量数据结构,通过种子像素的扩展来划分图像的不同区域,是一种常用的图像处理技术。
2020-08-28 上传
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backyrs06011
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