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MSER 参数
将种子识别为对象的默认算法称为最大稳定极值区域（MSER）（参考文献1）。简而言之，它计算图像的所有可能的强度阈值，这称为组件树（例如，从2d图像创建3d图像）。同时，MSER尝试识别该空间中的“稳定区域”。如果其他对象具有一定的大小并在给定的阈值范围内而不保留其形状与对象合并，则组件树中的区域被认为是稳定的。
MSER检测到的区域如红色椭圆如图所示。每个微管所在的线被假设为MSER椭圆的半长轴。利用高斯线种子模型进行优化，便于定位的端点，盒子的垂直范围显示每个组件的灰度消耗。MSER是在无符号字节上图像计算的，其中强度级别是0-255之间的整数，并且调整多个参数可以找到多个的微管：
- 阈值差异定义了组件树的分辨率，即计算每个强度值的阈值。当要识别低强度时的物体，应使用低值。增加参数值仅允许识别较高强度的物体。
- 稳定性分数：是组件空间中区域的最小稳定性的阈值。对于接近 0 的值，许多区域将被视为稳定，而对于接近 1 的值，只能找到极其稳定的区域。
- 最小像素数：被视为稳定的区域中包含的最小像素数。
