我手头有一个问题，我的图像由奇怪的物体组成，这些物体不一定有封闭的轮廓。 （更像是平原背景上的河流和河道）。
我还从不同的河流中获得了一组相同大小的先前图像，它们的一般方向和结构与我正在研究的河流相匹配，而它们在图像中的位置可能会偏离。
我正在寻找一种图像分割方法，（理论或实践，我真的在寻找开始的线索），它实际上可以使用我的一组先前的例子来分割我的河流。在我的情况下，图像中可能存在多个具有相同一般方向的河流。
我对统计表示这些复杂结构的方式也很感兴趣。例如，如果它不是河流图像（二进制图像），并且我知道它具有高斯结构，那么我可以使用由示例估计的协方差中的信息。但在二进制或三元图像中，我不能。
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以下是图像分割的概要
在河流内采样一个小区域（可能是一个矩形），假设它们属于前景并提供有关其颜色分布的良好估计。你应该有一个算法可以很有把握地找到河里的一个小区域，可能这个算法可以根据你拥有的数据进行训练。
由于您对背景知之甚少，因此选择位于图像框上的像素作为背景像素是理想的。
这个想法是使用这些预先选择的前景和背景像素作为图形切割算法中的种子进行分割。选择种子是用于分割的图切割算法中最重要的部分，一旦你有好的种子，分割就会或多或少地正确。有很多关于如何使用图形切割进行分割的文献/代码。