基於最大穩定區域的影象分割演算法
面向灰度圖的最大穩定區域分割演算法最早由J. Matas在BMVC2002上提出，題目為Robust wide-baseline stereo from maximally stable extremal regions
演算法流程如下
1. 對於所有畫素按照灰度值從小到達排序
2. 按照灰度值小到大的次序，將畫素新增到多連通圖D中，兩個畫素是連通的當且僅當其在原始影象I中的位置構成4-鄰域。由此形成了多個連通區域Qi
3. 若新新增的畫素同時與多個連通區域{Qk }相鄰，則合併這些區域
4. 對每個區域，計算生長速度的導數，若遇區域性極值點，則停止該區域生長
注意，每個區域的極小值點對應閾值可能不同，最終閾值取值一般要跑遍0-255
為了分割出影象中含有不同顏色的區域，文獻1提出了一種基於最大穩定區域的演算法：
對於灰度圖，以不同大小的閾值
對於彩色影象，將畫素上下左右相鄰視為圖的節點，相鄰兩畫素的色差度量視為邊權值，以不同大小的閾值
色差度量：本文采用的是Chi squared measure
Efficient Maximally Stable Extremal Region (MSER) Tracking
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- 我覺得可以利用彩色component tree搞一搞事情 因為顏色無關，純粹形狀輪廓作為識別描述子
- “mixed fixed component tree”對相鄰層的輪廓，融合spatial資訊區域性
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