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...
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...
2.4基于图像标记(mark)的分水岭算法 (参考:程序员阿德:图像分割的经典算法:分水岭算法)但我感觉这个文章里面写的稍微有点问题,提到了设置测地线距离作为阈值,这样的话应该已经不算最原始的分水岭算法了,已经有一点这个标记的思想在里面了(如果小于阈值的话,会直接淹没,不去建立水坝) 用上面的算法对图像进行分水岭运...
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:...
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...
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...
分水岭算法可以视为一种基于拓扑的方法,主要用于划分在高低差异(像素值)上的区域。算法的过程可以简单总结为以下几个步骤: 灰度化:将彩色图像转换为灰度图像。 平滑处理:通常需要对图像进行高斯模糊处理,以减轻噪声的影响。 梯度计算:计算图像的梯度以获取边缘信息。
1. 分水岭算法原理 任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以被看成是山峰,灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高,不同山谷的水就会相遇汇合,为了防止不同山谷的水汇合,我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停地灌水,不停地构建堤坝知道所有...