【Halcon】圖像分割中的 regiongrowing 與dyn_threshold 動態閾值 算法詳解對比

圖像分割中的 regiongrowing 與動態閾值算法詳解對比

在使用 HALCON 進行圖像處理時,圖像分割是最常見也最關鍵的操作之一。本文將深入講解 regiongrowing 算子的原理與使用方法,并與另一常見方法——動態閾值 (dyn_threshold) 進行詳細對比,幫助你根據不同應用場景選擇合適的分割策略。


一、regiongrowing 算子詳解

1. 算子功能

regiongrowing 是基于區域生長的分割方法,能將圖像中灰度值相近的相鄰像素塊合并成一個連通區域,適用于灰度變化平緩、結構清晰的目標提取。

2. 算子格式

regiongrowing(Image : Regions : Row, Column, Tolerance, MinSize)
參數說明:
  • Image:輸入的單通道圖像(支持 byte, int1, int2, real 等類型)
  • Regions:輸出的區域集合(Region數組)
  • Row, Column:指定柵格大小(必須為奇數),控制比較粒度,默認通常為 3
  • Tolerance:灰度值差異容差,決定是否合并相鄰塊
  • MinSize:過濾小區域的最小像素數閾值

3. 算法原理

  1. 將圖像劃分為 Row x Column 的小塊;
  2. 比較相鄰塊的中心像素灰度值;
  3. 若差值小于等于 Tolerance,則合并區域;
  4. 最后剔除面積小于 MinSize 的區域。

4. 示例代碼

read_image(Image, 'fabrik')
mean_image(Image, Mean, 5, 5)
regiongrowing(Mean, Regions, 5, 5, 6.0, 100)

二、dyn_threshold 算子簡介

1. 功能概述

動態閾值通過比較當前像素與模糊背景圖的灰度差異,實現前景/背景分離,適用于背景不均但結構明顯的目標提取。

2. 算子格式

dyn_threshold(Image, Background, RegionDynThresh, Threshold, 'light')
  • Image:原圖
  • Background:模糊圖像或局部平均圖像
  • RegionDynThresh:輸出的前景區域
  • Threshold:差值閾值(像素 - 背景 > 閾值 即為前景)

3. 示例代碼

mean_image(Image, Background, 15, 15)
dyn_threshold(Image, Background, RegionDynThresh, 10, 'light')

三、兩者詳細對比

特性regiongrowingdyn_threshold
核心思想從種子點開始區域擴展前景/背景灰度差判斷
操作單位塊級別區域合并單像素灰度比較
是否考慮連通性??
是否自動生長??
是否依賴模糊圖像?(可選預處理)?(必須)
輸出結果多區域(Region數組)二值區域(Region)

使用場景對比

場景更適合 regiongrowing更適合 dyn_threshold
背景復雜、目標灰度一致??
背景光照不均勻??
連通區域提取需求強??
實時性能要求??

類比通俗理解

  • regiongrowing 類似“從一點開始涂色”,相近顏色會不斷擴展;
  • dyn_threshold 更像是“背景圖減原圖”,亮出前景。

四、總結

對比維度regiongrowingdyn_threshold
連通區域分割??
灰度不均背景??
算法邏輯局部相似性擴張背景減法式閾值
應用舉例焊點、顆粒提取字符、污點檢測

建議:

  • 若需區域結構連通且灰度一致,可選 regiongrowing
  • 若背景不均,目標明顯,可用 dyn_threshold

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