基于先验的图像分割

Question

我手头有一个问题，我的图像是由奇怪的物体组成的，这些物体不一定具有封闭的轮廓。(更像是平原背景上的河流和渠道)。

我还得到了一组来自不同河流的相同大小的先前图像，它们的总体方向和结构与我正在研究的河流相匹配，而它们在图像中的位置可能会有所偏离。

我正在寻找一种图像分割方法，(理论或实践，我真的是在寻找线索开始)，它实际上可以使用我之前的一组例子来分割我的河流。在我的例子中，可能有多条河流在图像中呈现相同的大致方向。

我对统计表示这些复杂结构的方法也非常感兴趣。例如，如果它不是河流图像(二进制图像)，并且我知道它具有高斯结构，那么我可以使用示例估计的协方差中的信息。但在二进制或三进制图像中，我不能。

Answer 1

下面是图像分割的概要

对河流中的一个小区域(可能是一个矩形)进行采样，假设它们属于前景，并提供关于其颜色分布的良好估计。你应该有一个算法，它可以找到河中的一个小区域，并具有很高的置信度，也许这个算法可以在你拥有的数据上进行训练。

由于您对背景知之甚少，因此理想的做法是选择位于图像帧上的像素作为背景像素。

其思想是使用这些预先选择的前景和背景像素作为分割的图形切割算法中的种子。选择种子是图分割算法中最重要的部分，一旦你有了好的种子，分割就或多或少是正确的。网上有大量关于如何使用图切割进行分割的文献/代码。