Matlab的标记分水岭分割算法 Matlab的标记分⽔岭分割算法 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The
于图像标记(mark)的分水岭算法。 下面三个图分别是原图,分水岭过分割的图以及基于标记的分水岭算法得到的图: 其中标记的每个点就相当于分水岭中的注水点,从这些点开始注水使得水平面上升,但是如上图所示,图像中需要分割的区域太多了,手动标记太麻烦,我们可是使用距离 转换的方法进行标记,OpenCV中就是使用的这种方法...
然后实施分水岭算法。每一次灌水,我们的标签就会被更新,当两个不同颜色的标签相遇时就构建堤坝,直到将所有山峰淹没,最后我们得到的边界对象(堤坝)的值为 -1。 2. 距离变换 距离变换的基本含义是计算一个图像中非零像素点到最近的零像素点的距离,也就是到零像素点的最短距离。 最常见的距离变换算法就是通过连续...
在开始介绍分水岭算法之前先简单回顾一下腐蚀、膨胀、开运算和闭运算,主要参考20.3.2 膨胀与腐蚀这个小视频(就不用《数字图像处理》中的公式来表示了)。 腐蚀和膨胀时最基本的形态学操作,都是针对白色部分(高两部分)而言的。 1.1 腐蚀 具体操作:用一个结构元素扫描图像中(高亮部分)的每一个像素点,用结构元素中...
分水岭(Watershed)是基于地理形态的分析的图像分割算法,模仿地理结构(比如山川、沟壑,盆地)来实现对不同物体的分类。 分水岭算法中会用到一个重要的概念——测地线距离。 测地线距离(Geodesic Distance) 测地线距离就是地球表面两点之间的最短路径(可执行路径)的距离,在图论中,Geodesic Distance 就是图中两节点的最...
分水岭算法是一种图像区域分割法,在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近(求梯度)的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓。 一、操作方法 分水岭算法常用的操作步骤:彩色图像灰度化,然后再求梯度图,最后在梯度图的基础上进行分水岭算法,求得分段图像的...
在进行分水岭算法之前,需要为每个像素点初始化一个标记值。通常情况下,我们可以将背景区域标记为0,前景区域标记为正整数。 2.4 梯度图像处理 接下来,我们将梯度图像中的每个像素点看作一个地形地貌中的一个位置,并将其灌满水。初始时,所有像素点的水位都是0。 2.5 水汇聚 从灰度最小值开始,逐渐增加水位直到灰度...
OpenCV 图像分割之分水岭算法 任何灰度图像都可以看作是一个地形表面,其中高强度表示山峰和丘陵,而低强度表示山谷。用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部极小值)。当水上升时,根据附近的峰(梯度),不同山谷不同的颜色的水,显然会开始融合。为了避免这种情况,你在水就要融合的地方及时增加屏障(增高水坝)。
分水岭算法 主要思想 图像的灰度空间很像地球表面的整个地理结构,每个像素的灰度值代表高度。分水岭就是灰度值较大的像素连成的线。二值化阈值可以理解为水平面,比灰度二值化阈值小的像素区域会被淹没。 随着水位线的升高,被淹没的区域越来越多,通过“修建大坝”防止两个区域的水汇集。最终整张图像分成两个部分:...
Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕山，山围水的情形。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或都是连通的关系，就是我们可爱的分水岭（watershed）。为了得到一个相对集中的集水盆...