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分水岭算法介绍 分水岭算法的特点是什么

发布时间:2023年1月1日责任编辑:曾小东标签:特点

1、分水岭分割方法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面,刺穿一个小孔,然后把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展,在两个集水盆汇合处构筑大坝,即形成分水岭。

2、分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。在该算法中,分水岭计算分两个步骤,一个是排序过程,一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序,然后在从低到高实现淹没过程中,对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。

3、分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像,集水盆之间的边界点,即为分水岭。显然,分水岭表示的是输入图像极大值点。因此,为得到图像的边缘信息,通常把梯度图像作为输入图像。

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