爬山法处理基于颜色的图像分割

本方法由Takumi OHASHI等人提出，论文为：Hill-Climbing Algorithm for Efficient Color-Based Image Segmentation

这个算法简单的说，就是建立颜色直方图，统计每一种颜色的像素点个数。用爬山算法，能到达同一个峰值的颜色区域认为是同一类。根据此做图像分割。

算法流程

计算颜色直方图（一维），统计每一种存在的颜色的像素点个数。

从颜色直方图中一个统计值为非0的颜色开始，开始爬山，直到到达峰值：

2.1. 计算当前颜色左右相邻的颜色的统计值

2.2 如果相邻颜色的统计值不同，就向有更大统计值的相邻颜色位置爬山（将该邻点作为当前点，重复步骤2）。

2.3 如果相邻颜色的统计值相同，则再检查该相邻颜色的相邻颜色位置，直到找到不同统计值的位置，判断是否可以爬山。

2.4 如果爬山不能再进行，则认为到达峰值

选择另外一个没有爬山经过的统计值非0颜色位置，重复步骤2，直到找到另一个峰值。不断进行下去，直到所有的统计值非0的颜色位置都被爬山经过。

被选出的峰值个数代表了初始的聚类簇数。

所有的能爬山到同一峰值的颜色位置范围都归为同一类。



算法执行

对彩色图片的分割方案进行讨论，每一个颜色都有3^3-1=26个邻接颜色（在3个维度上判断相邻），所以要在这26个邻接位置上判断是否爬山或者峰值。

能通过爬山到达同一峰顶的颜色均视为同一类。再对原始图像的颜色进行分析，判断像素点所在的类，完成分割。