区域生长算法的一种C++实现

区域生长算法的一种C++实现

　　区域生长算法是一种图像分割方法，能够将图像中具有相同特征的连通区域分割出来，同时保证较好的边缘信息。
　　区域生长算法的优点是简单，容易实现；但空间和时间复杂度较高，对分割图像要求较高，否则容易形成孔洞和过分割。
　　区域生长算法的基本思想是首先获取分割区域的一个种子点，然后在种子点的周围搜索与该种子点有相似性质的像素点，合并到种子区域中。然后将合并的像素作为新的种子点继续搜索，直到种子区域中所有像素周围没有相似的像素点，算法结束。
　　如果要实现区域生长算法，基本算法流程是：
　　1. 选取种子点p（x0，y0），用堆栈表示种子区域，将种子点push到种子堆栈中
　　2. 将种子堆栈中第一个种子点pop出堆栈，并以该点为中心，遍历该中心8邻域像素
　　3. 判断遍历像素点是否已经在种子区域中，如果否，判断遍历像素点是否满足相邻种子点相似性，如果像素点（x，y）满足相似性，将（x，y）push到堆栈中
　　4. 重复步骤 2-3，直至种子堆栈为空。
　　从基本思想可以知道，影响区域生长算法的要素有三个：种子点的选取；搜索路径的选择；像素相似性的判断。
　　种子点的选取：一般情况下，区域生长算法是半交互式的分割算法，需要用户选取种子点。也可以是通过其他算法计算出来的种子点。
　　搜索路径的选择：搜索路径一般选择相邻的像素，以二维图像为例，一般为8邻域搜索，或者4邻域搜索；以三维图像为例，一般为26邻域搜索或者6邻域搜索。
　　像素相似性的判断：相似性一般以像素值的相近程度为判断标准，例如，可以设置一定灰度范围做为相似的标准。也可以通过计算满足某种形状或者性质作为判断标准。
　　接着根据上文中提到的算法，作者提出一种C++的实现方法，该实现不基于任何类库，以二维图像为例，假设图像的数据类型为char型。
首先，为了便于操作，需要定义种子点的类：

1 class Point2D
2 {
3 public:
4     Point2D(){}
5     Point2D(int ix, int iy)
6     {
7         this->x = ix;
8         this->y = iy;
9     }
10
11     ~Point2D(){}
12
13     Point2D operator+(const Point2D& a) const
14     {
15         return Point2D(x + a.x, y + a.y);
16     }
17
18     Point2D operator-(const Point2D& a) const
19     {
20         return Point2D(x - a.x, y - a.y);
21     }
22
23     bool operator=(const Point2D & a)
24     {
25         return (x == a.x && y == a.y);
26     }
27
28     int x;
29     int y;
30 };

然后，定义种子点的邻域信息：

const Point2D PointShift2D[8] =
{
Point2D(1, 0),
Point2D(1, -1),
Point2D(0, -1),
Point2D(-1, -1),
Point2D(-1, 0),
Point2D(-1, 1),
Point2D(0, 1),
Point2D(1, 1)
};

然后，定义区域生长算法类的头文件：

class RegionGrowing
{
public:
RegionGrowing();
~RegionGrowing();

void SetInputData(char *pData, int width, int height);

void SetSeedPoint(Point2D &p);

void SetThreshold(int low, int hight);

bool RegionGrow2D();

char* GetOutput();

private:
int LowThreshold;
int HighThreshold;

int Width;
int Height;

char *InputData;
char *OutputData;

Point2D SeedPoint;
};

然后，是区域生长算法类的实现：

1 #include "RegionGrowing.h"
2 #include <stack>
3
4 RegionGrowing::RegionGrowing()
5 {
6     this->InputData = nullptr;
7     this->OutputData = nullptr;
8 }
9
10 RegionGrowing::~RegionGrowing()
11 {
12
13 }
14
15 void RegionGrowing::SetInputData(char *pData, int width, int height)
16 {
17     this->InputData = pData;
18     this->Width = width;
19     this->Height = height;
20 }
21
22 void RegionGrowing::SetSeedPoint(Point2D &p)
23 {
24     this->SeedPoint = p;
25 }
26
27 void RegionGrowing::SetThreshold(int low, int high)
28 {
29     this->LowThreshold = low;
30     this->HighThreshold = high;
31 }
32
33 bool RegionGrowing::RegionGrow2D()
34 {
35     if (this->InputData == nullptr || this->OutputData == nullptr)
36     {
37         return false;
38     }
39
40     int index = this->SeedPoint.y * this->Width + this->SeedPoint.x;
41     int seedValue = this->InputData[index];
42
43     std::stack<Point2D> pointStack;
44     pointStack.push(this->SeedPoint);
45
46     memset(this->OutputData, 0, sizeof(char)*this->Width*this->Height);
47
48     while (!pointStack.empty())
49     {
50         Point2D topPoint = pointStack.top();
51         pointStack.pop();
52
53         for (int i = 0; i < 8; i++)
54         {
55             Point2D p = topPoint + PointShift2D[i];
56
57             index = p.y * this->Width + p.x;
58
59             if (this->InputData[index] > this->LowThreshold &&
60 　　　　　　　　this->InputData[index] < this->HighThreshold &&
61               this->OutputData[index] == 0)
62             {
63                 this->OutputData[index] = 126;
64                 pointStack.push(p);
65             }
66         }
67     }
68
69     return true;
70 }
71
72 char* RegionGrowing::GetOutput()
73 {
74     return this->OutputData;
75 }