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 watershed transform finds "catchment basins"(集⽔盆) and "watershed ridge ...
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...
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...
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 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:...
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...
分水岭算法的基本原理可以概括为以下几个步骤: 2.1 灰度化 首先,将彩色图像转换为灰度图像。这是因为分水岭算法主要基于图像的亮度信息进行分割,灰度图像能够更好地表达图像的亮度变化。 2.2 预处理 对灰度图像进行预处理,包括去噪和平滑处理。去噪可以使用各种滤波器,如中值滤波器、高斯滤波器等。平滑处理可以使用图像...
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...
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...