Halcon —— 区域增长的原理

Halcon 中的区域增长（Region Growing）是一种基于像素相似性的图像分割算法，通过将相邻且属性相似的像素逐步合并成连通区域。其核心原理是 从种子点出发，依据相似性准则迭代合并邻域像素。以下是其详细原理和实现步骤：

一、算法原理

1. 种子点选择（Seed Point Selection）

• 手动指定：用户提供初始种子点坐标（单点或一组点）。

• 自动生成：通过预分割（如阈值分割）或特征分析（如灰度极值点）生成候选种子。

2. 相似性准则（Similarity Criterion）

合并邻域像素的依据，常用准则包括：

• 灰度值相似性：|当前像素灰度 - 邻域像素灰度| ≤ 容差（Tolerance）。

• 梯度一致性：边缘梯度变化平缓的区域优先合并。

• 颜色/纹理相似性：多通道图像中计算颜色距离（如欧氏距离）。

3. 生长规则（Growth Rule）

• 邻域定义：通常使用 4-邻域 或 8-邻域。

• 迭代合并：

  1. 将种子点加入待检查队列。

  2. 从队列中取出一个像素，检查其邻域像素。

  3. 若邻域像素满足相似性准则，则将其合并到当前区域，并加入待检查队列。

  4. 重复步骤2-3，直到队列为空。

二、Halcon 关键算子

Halcon 提供多种区域增长算子，最常用的是：

regiongrowing(Image : Regions : Row, Column, Tolerance, MinSize : )

• 参数说明：

  • Image：输入图像（单通道灰度图）。

  • Row, Column：种子点坐标（单个或多个）。

  • Tolerance：灰度容差（决定合并的宽松程度）。

  • MinSize：输出区域的最小像素数（过滤小区域）。

三、算法流程图

四、技术特点与优化

1. 抗噪声能力：

   • 通过 Tolerance 控制合并敏感度，较大容差可忽略小噪声。

   • 配合 MinSize 过滤噪声引起的孤立小区域。

2. 效率优化：

   • 队列管理：使用先进先出（FIFO）队列避免递归栈溢出。

   • 像素标记：用状态标记（已合并/未处理）避免重复访问。

3. 边缘保持：

   • 在灰度跃变处（如边缘）停止生长，保留目标边界。

五、实例代码

read_image (Image, 'fabrik')
*对图像进行中值处理，以2为半径的圆所有像素中间值
median_image (Image, ImageMedian, 'circle', 2, 'mirrored')
regiongrowing (ImageMedian, Regions, 1, 1, 2, 5000)
*提取区域的中心点的区域
shape_trans (Regions, RegionTrans, 'inner_center')
connection (RegionTrans, ConnectedRegions)
*获取提取区域的中心点坐标
area_center (ConnectedRegions, Area, Row, Column)*regiongrowing_mean：以坐标为种子坐标，向四周进行搜索，寻找合适的区域，这个区域满足灰度值与当前的均值图
*对应的区域的灰度值差小于5的，并且区域像素数大于100*参数1 按照中值滤波进行平滑
*参数2 Regions1 输出的区域
*参数3 参数4Row, Column种子生在点坐标
*参数5  灰度值差异值
*参数6  过滤的面积
regiongrowing_mean (ImageMedian, Regions1, Row, Column, 25, 100)

六、适用场景与局限性

• 适用场景：

  • 目标与背景灰度差异明显（如细胞、颗粒检测）。

  • 渐变表面缺陷检测（如划痕、污渍）。

• 局限性：

  • 依赖种子点位置（选择不当会导致欠分割或过分割）。

  • 对纹理复杂图像效果较差（需结合多尺度或纹理特征）。

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七、改进变体

Halcon 还提供增强版区域增长算子：

1. regiongrowing_mean：
   动态更新区域灰度均值作为合并标准，适应灰度渐变。

2. regiongrowing_direction：
   结合梯度方向信息，适合定向结构（如血管、裂纹）。

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总结

Halcon 的区域增长本质是 基于种子点的自适应邻域扩展，通过控制 Tolerance 和 MinSize 平衡分割精度与噪声鲁棒性。实际应用中需根据图像特性调整种子策略和容差参数，或结合预处理（滤波）与后处理（形态学）提升效果。