该算法的主要原理是将图像看作地形地貌,将亮度视作高程,通过模拟洪水灌溉的过程,将图像分割成多个区域。 分水岭算法的核心思想是:将图像中的亮度极值点视作各个地块的山峰,从这些山峰出发,模拟水流的分布过程,即从高处向低处流动,在流动的过程中形成不同的流域。当水流面临两个流域的交汇区时,就会形成分水岭,从而...
分水岭算法原理 分水岭算法是一种图像分割的算法,旨在将图像分割成多个不重叠的区域。其原理主要包括以下几个步骤: 1.将图像转换为灰度图像,并应用滤波操作以去除噪音。 2.对图像进行二值化处理,将图像分为前景区域和背景区域。 3.计算图像的梯度,并根据梯度大小确定种子点。 4.初始化标记图像和队列,将种子点...
基于梯度图像的直接分水岭算法容易导致图像的过分割,产生这一现象的原因主要是由于输入的图像存在过多的极小区域而产生许多小的集水盆地,从而导致分割后的图像不能将图像中有意义的区域表示出来。 在 中算法不从最小值开始增长,可以将相对较高的灰度值像素作为起始点(需要用户手动标记),从标记处开始进行淹没...
分水岭算法可以根据这个初始标签确定其他像素所属的区域。传统的基于梯度的分水岭算法和改进后基于标记的分水岭算法示意图如下图所示。 传统基于梯度的分水岭算法和基于标记的分水岭算法原理图 从上图可以看出,传统基于梯度的分水岭算法由于局部最小值过多造成分割后的分水岭较多。而基于标记的分水岭算法,水淹过程从预先...
分水岭算法基本原理 1 求取梯度图像 2 将梯度图像视为一个高低起伏的地形图,原图上较平坦的区域梯度值较小,构成盆地原图上的边界区域梯度值较大,构成分割盆地的山脊 3 水从盆地内最低洼的地方深入,随着水位不断长高,有的洼地将被连通,为防止两块洼地被连通,就在分割两者的山脊上筑起水坝,水位越长越高,水坝也...
分水岭算法原理 分水岭算法是一种用于图像分割的算法,它基于图像的亮度和灰度分布特点,在图像中找到各个亮度区域的分割线。 算法的原理如下: 1.首先,将图像转换成灰度图像,并进行图像的预处理操作,如去噪、平滑等,以便更好地提取图像的特征。 2.对图像进行分割前的初始化操作。为此需要根据图像的灰度分布,寻找到...
经过分水岭变换后,得到的分水岭线将图像划分为多个区域。这些区域就是图像分割的结果。每个区域内部的像素具有相似的灰度特征,而不同区域之间则通过分水岭线明显区分开来。 5. 过分割问题及处理。 过分割问题:在实际应用中,分水岭算法常常会产生过分割的现象,即把一个物体分割成多个小区域。这是因为图像中的噪声、...
了,我们要洁身自爱,到这里为止,因为都碰到边界了。不再上山。构筑属于自己的分水岭。 在计算机图形学中,可利用灰度表征地貌高。图像中我们可以利用灰度高与地貌高 的相似性来研究图像的灰度在空间上的变化。这是空域分析,比如还可以通过各种 形式的梯度计算以得到算法的输入,进行浸水处理。分水岭具有很强的边缘检测...
分水岭算法是一种常用于图像分割的技术,在股票领域中也有广泛应用。本文将详细介绍分水岭算法的原理,以及它在股票软件中的具体应用,帮助投资者更好地利用该算法选取潜力� ,理想股票技术论坛
就是分水岭中最底的山谷。然后灌水：1 . 极值点周围的点也划分到极值点，它们属于一个区域。2 . 在灌水的过程中根据你设定的阈值，还需要把有的区域合并。3. 这个过程中有新的局部极值点产生，也是山谷，但不一定是最底的山谷。最后灌满了水之后，由起始的极值点形成了一个一个的区域。