图像分区算法

在图像处理当中经常会遇到，把相近颜色的区域提取出来的问题

如果是交互操作，指定图像上的一个点，找到该点对应的颜色区域的方法已经很成熟了——种子填充或者是扫描线填充等算法，这里就不赘述了。

问题是，如何对于给定的一个图像，自动找到所有的独立的颜色区域呢，为了简化问题，可以假定这个图像是黑白二值的，如何找到这个图像上所有的黑色的连通区域，并且给每个区域一个独立的区号呢

我们假定连通关系是8连通

可以这样来解决这个问题

为了形象的说明问题，我们假定图像的扫描从下向上，从左向右

在扫描第一行的时候，为每个独立的连通的黑色区域（线段）赋予一个不同的区域数值，这个只是一个扫描填充

在以后扫描每一行的时候，对于每个黑色点，检查它所在位置的前一行上的相邻点所归属的区域有几个，『注意：虽然有3个相邻点（8连通）但是最多归属两个黑色区域』，如果只有一个区域，那么把当前点也归属其中；如果有两个区域，那么把当前点归属第一个区域，并且从这里开始回填第二个区域的所有的点；如果扫描到的黑点的上一行没有黑区域和它连通，还要检测它左侧点是否是黑点，是就归属其中；否这就是一个全新区域的开始。

直到所有的图像扫描处理完毕，分区也同步完成

在扫描到一个点，它同时归属两个独立的区域的时候是处理的关键

好比一个h形状的区域，从下向上扫描的时候，刚开始，h的两个腿是不同的区域，这个时候就好比两个管道，左边用红色墨水灌入，右边用清水灌入，当到达h的中间部位的时候，两个管道相通了，那么左侧的红色墨水迅速的把右侧的清水区域染成了红色。

这种区域重新归属的现象发生的次数和区域的形状有关系