区域合并方法

区域合并方法将合并具有相似性的相邻区域。 步骤如下： （1）图像初始区域分割：在极端情况下，可以认为每个像素为一个小区域。 （2）确定相似性准则：可以基于相邻区域的灰度、颜色、纹理等参量来比较。 （3）判断图像中的相邻区域是否满足相似性准则，相似则合并，不断重复，直到没有区域可以合并为止。

这里Python实现：

1、合并相邻相似区域 初始情况：认为每个像素为一个小区域； 确定相似性准则：相邻区域最小像素差小于等于某个阈值，若满足则合并，即给当前点赋予对应的邻点的区域标签；否则赋予一个新的区域标签。 （为了方便： 相邻区域：左上、上、右上、左 从左到右，从上到下，对每个像素进行判断。）

2、分为n块区域 计算每个区域的像素均值； 将最小值和最大值之间平均分为n个区间；（这里存在一些问题：可能不符合图像的特征；可能有的bin为空，使实际分出的区域数小于n。） 每个区间对应一个新的区域。