一、均值偏移(Mean Shift)算法
Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点。继续移动,直到满足一定的条件结束。
Mean Shift向量定义:
上述定义的理解:在d维空间中,任选一个点,然后以这个点为圆心,h为半径做一个高维球,因为有d维,d可能大于2,所以是高维球。落在这个球内的所有点和圆心都会产生一个向量(以圆心为起点落在球内的点为终点)。然后把这些向量都相加,其结果还是一个向量,即Meanshift向量。
如下左图所示,黄色箭头就是MeanShift向量。再以meanshift向量的终点为圆心,再做一个高维的球。如下中图所示,重复以上步骤,又得到一个meanshift向量。如此重复下去,meanshift算法可以收敛到概率密度最大得地方。也就是最稠密的地方,如下右图所示。
二、MeanShift用于彩色图像分割
利用均值偏移算法实现彩色图像分割,OpenCV中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering。这个函数严格来说并不是图像的分割,而是图像在色彩层面的平滑滤波,它可以中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的颜色区域,所以在Opencv中它的后缀是滤波“Filter”,而不是分割“segment”。
- /********************************
- src 输入图像,8位,三通道的彩色图像,并不要求必须是RGB格式,HSV、YUV等OpenCV中的彩色图像格式均可;
- dst 输出图像,跟输入src有同样的大小和数据格式;
- sp 定义的漂移物理空间半径大小;
- sr 定义的漂移色彩空间半径大小;
- maxLevel 定义金字塔的最大层数;
- termcrit 定义的漂移迭代终止条件,可以设置为迭代次数满足终止,迭代目标与中心点偏差满足终止,或者两者的结合;
- */
- void cv::pyrMeanShiftFiltering( InputArray src,
- OutputArray dst,
- double sp,
- double sr,
- int maxLevel = 1,
- TermCriteria termcrit = TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 5, 1)
- )
pyrMeanShiftFiltering函数的执行过程是这样的:到这里,meanShift均值偏移算法对彩色图像的平滑操作就完成了,为了达到分割的目的,需要借助另外一个漫水填充函数的进一步处理来实现,那就是floodFill:
- /********************************
- image 输入三通道8bit彩色图像,同时作为输出。
- mask 是掩模图像,它的大小是输入图像的长宽左右各加1个像素,
- mask一方面作为输入的掩模图像,另一方面也会在填充的过程中不断被更新。
- floodFill漫水填充的过程并不会填充mask上灰度值不为0的像素点,
- 所以可以使用一个图像边缘检测的输出作为mask,
- 这样填充就不会填充或越过边缘轮廓。
- mask在填充的过程中被更新的过程是这样的:
- 每当一个原始图上一个点位(x,y)被填充之后,
- 该点位置对应的mask上的点(x+1,y+1)的灰度值随机被设置为1(原本该点的灰度值为0),
- 代表该点已经被填充处理过。
- seedPoint 是漫水填充的起始种子点。
- newVal 被充填的色彩值。
- rect 可选的参数,用于设置floodFill函数将要重绘区域的最小矩形区域;
- loDiff
- upDiff 用于定义跟种子点相比色彩的下限值和上限值,
- 介于种子点减去loDiff和种子点加上upDiff的
- 值会被填充为跟种子点同样的颜色。
- 第八个参数,定义漫水填充的模式,用于连通性、扩展方向等的定义。
- */
- int cv::floodFill( InputOutputArray image,
- InputOutputArray mask,
- Point seedPoint,
- Scalar newVal,
- Rect * rect = 0,
- Scalar loDiff = Scalar(),
- Scalar upDiff = Scalar(),
- int flags = 4
- )
OpenCV例程:- #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
- #include "opencv2/core/core.hpp"
- #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
- using namespace cv;
- int main(int argc, char** argv)
- {
- Mat img = imread( argv[1] ); //读入图像,RGB三通道
- imshow("原图像",img);
- Mat res; //分割后图像
- int spatialRad = 50; //空间窗口大小
- int colorRad = 50; //色彩窗口大小
- int maxPyrLevel = 2; //金字塔层数
- pyrMeanShiftFiltering( img, res, spatialRad, colorRad, maxPyrLevel); //色彩聚类平滑滤波
- imshow("res",res);
- RNG rng = theRNG();
- Mat mask( res.rows+2, res.cols+2, CV_8UC1, Scalar::all(0) ); //掩模
- for( int y = 0; y < res.rows; y++ )
- {
- for( int x = 0; x < res.cols; x++ )
- {
- if( mask.at<uchar>(y+1, x+1) == 0 ) //非0处即为1,表示已经经过填充,不再处理
- {
- Scalar newVal( rng(256), rng(256), rng(256) );
- floodFill( res, mask, Point(x,y), newVal, 0, Scalar::all(5), Scalar::all(5) ); //执行漫水填充
- }
- }
- }
- imshow("meanShift图像分割", res );
- waitKey();
- return 0;
- }
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