图像分割算法探究（2）--亚像素与连通域！

王绍昶

对于图像分割来说，当我们得到了图像的轮廓，这还是一部分，我们从上个帖子的图上可以看到，在轮廓旁边还有很多噪声，也就是一些多余的点，我们为了得到较好的图像，要去除噪声点。因此，后面我们会介绍特征提取来剔除噪声点。
2.提取连通域

分割算法返回的是一个区域作为分割的结果，通常情况下，分割后得到的区域中所包含的多个物体在返回结果中应该是彼此独立的，而感兴趣的物体是由一些相互连通的像素集合而成的，所以为了获得每一个区域，我们必须计算出分割后所有得到的区域内包含的所有连通域。

图 2 为了提取原图中的“公路”信息，先进行阈值分割，发现需要的“公路”信息与其他干扰一起，对其进行连通域操作后，“公路”信息被独立出来，其他的干扰分离出来后很容易通过基于面积筛选出来去除。

3.亚像素精度阈值

亚像素精度阈值分割的结果不是一个区域，因为区域是像素精度的，因此亚像素精度阈值分割的结果表示为亚像素精度轮廓。

图 3 亚像素精度与像素精度阈值结果对比