Fast image region growing

### 快速图像区域生长算法 #### 摘要与背景 本文介绍了一种快速图像区域生长算法，该算法能够显著提高图像分割的速度，并且在分割质量方面也有所提升。图像区域生长是一种常用的图像分割技术，它通过合并相似像素来形成更大的区域（或称作“段”）。该方法在多种应用领域都显示出了良好的效果。然而，传统的区域生长算法往往存在计算复杂度高、执行时间较长的问题。为了解决这些问题，作者提出了一种快速合并策略(fast-merge)，该策略不仅减少了合并操作被拒绝的情况，还确保了分割过程的高效性和分割结果的质量。 #### 快速合并策略的原理 快速合并策略的核心思想是优化合并准则(merge criterion)，使得相邻区域的合并更加高效。在传统的方法中，两个相邻区域的合并通常基于一个简单的阈值比较，这可能会导致大量的无效合并尝试。而在提出的快速合并策略中，通过对合并准则进行改进，可以有效地减少这些无效的操作，从而加快整个区域生长的过程。 #### 快速合并策略的优点 1. **提高效率**：快速合并策略通过最小化合并操作被拒绝的情况，显著提升了区域生长的速度。 2. **增强分割质量**：优化后的合并准则不仅提高了算法的运行速度，同时也增强了最终分割结果的质量。 3. **并行处理能力**：该策略支持并行处理，多个合并操作可以在同一时间内独立进行，这对于大规模图像处理尤其有利。 4. **负载均衡**：在多处理器系统上测试表明，该算法能够实现良好的负载均衡，确保每个处理器都能得到合理的任务分配。 #### 实验验证 为了验证快速合并策略的有效性，研究团队在BBN TC2000共享内存多处理器系统上进行了实验。实验结果表明，无论是在图像大小还是图像内容多样性方面，该算法都能够保持一致的高速处理能力，并且能够很好地平衡不同处理器之间的负载分布。 #### 关键词解析 - **图像分割(image segmentation)**：将图像划分成若干个有意义的部分，每一部分对应场景中的一个实体。 - **区域生长(region growing)**：一种基于像素相似性的图像分割方法。 - **选择策略(selection policy)**：决定哪些区域应该被合并的规则。 - **区域可合并性(region mergeability)**：衡量两个区域是否可以合并的标准。 - **并行算法(parallel algorithm)**：能够在多处理器环境下同时执行多个任务的算法。 - **负载分布(loaddistribution)**：在多处理器环境中合理分配计算任务的技术。 #### 结论 本文提出了一种新的快速合并策略，用于改善图像区域生长算法的性能。通过对合并准则的优化，不仅可以加快图像分割的速度，还能提高分割结果的质量。此外，该策略还支持并行处理，能够有效利用多处理器系统的计算资源，从而进一步提高算法的整体性能。实验结果证明了这种方法的有效性和实用性，为图像分割领域提供了一个有价值的新工具。