基于最大相似度区域合并的交互式图像分割一实验目的实现一种可以将初步分割过后的图片进行目标与背景分离的算法，即基于最大相似度区域合并的交互式图像分割算法。图像分割是图像分析及计算机视觉系统中的重要环节。只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取、参数测量和识别，使得更高层的图像分析和理解成为可能，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。因此，可以说图像分割是图像处理中最为重要的环节。本次实验中提出的算法可以很好地实现图像分割的目的。二实验背景知识及原理1、Meanshift算法初始分割图片区域合并的前提是输入图片为已被其他方法分割为小区域的图片，本文主要使用了均值漂移分割法(meanshift)。经过分割后的图像如下图所示：2、区域表示和相似性度量本文采用RGB颜色空间估计的颜色直方图表示图像中的每个区域，当然,其它颜色空间，如HSI和Lab等，也可用于对区域建模。将RGB颜色空间量子化为16x16x16=4096箱格，然后计算每个区域的归一化直方图。为了度量区域之间的相似性选择巴氏系数测量区域R和Q的相似度：P(R,Q)=叟
