分水嶺算法的概念及原理(編輯修改稿)
2025-07-13 04:11 本頁面
【文章內容簡介】 是數(shù)學形態(tài)學分割方法中的經典算法，它將圖像看作是地形學上被水覆蓋的自然地貌，圖像中的每一像素的灰度值表示該點的海拔高度，其每一個局部極小值及其影響區(qū)域稱為集水盆，集水盆的邊界則是分水嶺，在各極小區(qū)域的表面打一個小孔，同時讓水從小孔中涌出，并慢慢淹沒極小區(qū)域周圍的區(qū)域，那么各極小區(qū)域波及的范圍，即是相應的集水盆，對應圖像中的區(qū)域；不同區(qū)域的水流相遇時的界限，就是期望得到的分水嶺，對應區(qū)域的邊緣。分水嶺變換可以保證分割區(qū)域的連續(xù)性和封閉性。分水嶺變換是從局部極小點開始，即只能是在梯度圖中用， 原始圖是轉換后才能用于分水嶺變換的。一般圖像中存在多個極小值點，通常會存在過分割現(xiàn)象，可以采用梯度閾值分割改進或者采用標記分水嶺算法將多個極小值區(qū)域連在一起。如果圖像中的目標物體是連在一起的，則分割起來會更困難，分水嶺算法經常用于處理這類問題，通常會取得比較好的效果。分水嶺分割算法把圖像看成一副“地形圖”，其中亮度比較強的地區(qū)像素值較大，而比較暗的地區(qū)像素比較小，通過尋找“匯水盆地”和“分水嶺界限”，對圖像進行分割。步驟：，在此基礎上可直接應用分水嶺分割算法，但效果不佳；，其中每個對象內部的前景像素都是相連的，背景里面的每個像素值都不屬于任何目標物體；，應用分水嶺分割算法的實現(xiàn) 注：直接用分水嶺分割算法效果并不好，如果在圖像中對前景和背景進行標注區(qū)別，再應用分水嶺算法會取得較好的分割效果。例 步驟：。rgb = imread(39。39。)。%讀取原圖像I = rgb2gray(rgb)。%轉化為灰度圖像
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