分水岭算法
----------形态学图像分割算法
分水岭算法
图像分割定义 分割原理 分水岭算法 标记约束分水岭算法 等级分割
图像分割的定义
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不 同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每 一个区域都满足特定区域的一致性。 常见的分割技术: 阀值分割技术, 微分算子边缘检测 区域增长技术, 聚类分割技术
标记约束分水岭算法应用
钢的断裂面的提取
银色木纹的提取
等级分割
(1)通过分分水岭算法,得到一张初始的分割图片 (对比如下)
(2)以这些相对高度为基础,再次用分水岭算法,可达 一级的分割图如下
应用
应用
应用
Thank you!
终止:n=max+1
分水岭分割方法应用在图像的梯度,那么集水处在理论上 就对应灰度变化最小的区域,而分水岭就对应灰度变化相 对最大的区域.
从上到下,从右到左
•原始图
•梯度图
•梯度图的分水岭 •最终轮廓
缺点:由于噪声或者局部不规则而引起”过度分割”
电泳凝胶图像与经过分水岭转变的分割图
分水岭算法的改进
分割原理
(1)任何的灰度级图像都可以被看做是一个地形图
(2)假设我们在每个区域最小值位置地方打个洞,让水以 均匀的速度上升,从低到高淹没整个地形.当处在不同的 汇聚盆地中的水将要聚合在一起时,修建大坝将阻止聚 合,最后得到的水坝边界就是分水岭的分割线.
分水岭算法
定义变量
C Mi )表示与局部最小值Mi相联系的汇水盆地内点的集合 (
分水岭算法
定义变量(续)
表示位于平面g(x,y)=n下方的点的集合
表示第n阶段汇水盆地i中点的集合
表示第n阶段汇水盆地被水淹没部分的集合
所有汇水盆地的集合
初始化: C[min 1] T[min 1] 递归: 根据C[n 1]求得C[n]
递归(续)
遇到新的最小值时,符合条件(a), 将q并入C[n 1]构成C[n]; q位于某些局部最小值构成的汇水盆地时, 符合条件(b), 将 q并入C[n 1]构成C[n];当遇到分离全部或部分汇水盆地时, 符合条件(c),在q建水坝.
对图片进行预处理 分割时进的分水岭算法,从先前已经定好的区域开始浸水
防止“过度分割”
电泳凝胶图像与经过标记约束分水岭转变的分割图
分割算法流图
分两步: (1)找到标记 (Markers)和判别 函数(function) (2) 通过1的标记 和函数实现算法