分水嶺算法的概念及原理-在線瀏覽
2025-08-03 04:11本頁面
【正文】 好的響應(yīng)，圖像中的噪聲、物體表面細微的灰度變化，都會產(chǎn)生過度分割的現(xiàn)象。通過分水嶺算法所得到的封閉的集水盆，為分析圖像的區(qū)域特征提供了可能。二是可以修改梯度函數(shù)，使得集水盆只響應(yīng)所探測的目標(biāo)。即：g(x,y)=max(grad(f(x,y)),gθ)式中，gθ表示閾值。對梯度圖像進行閾值處理時，閾值的合理選擇對分割結(jié)果有較大的影響，因此，閾值的選取是影響圖像分割效果的一個關(guān)鍵。分水嶺算法是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分割方法中的經(jīng)典算法，它將圖像看作是地形學(xué)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(yīng)的集水盆，對應(yīng)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(yīng)區(qū)域的邊緣。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(zhuǎn)換后才能用于分水嶺變換的。如果圖像中的目標(biāo)物體是連在一起的，則分割起來會更困難，分水嶺算法經(jīng)常用于處理這類問題，通常會取得比較好的效果。步驟：，在此基礎(chǔ)上可直接應(yīng)用分水嶺分割算法，但效果不佳；，其中每個對象內(nèi)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(biāo)物體；，應(yīng)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(biāo)注區(qū)別，再應(yīng)用分水嶺算法會取得較好的分割效果。rgb = imread(39。)。%轉(zhuǎn)
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