一种自适应分水岭数字图像分割技术研究

基于分水岭分割的图像检索系统研究与实现的开题报告开题报告一、选题背景随着数字图像处理技术的不断发展，图像检索技术的应用越来越广泛。

现在，图像检索技术已经应用于人脸识别、车辆识别、行人识别、医学图像识别、文物保护、智能交通等各个领域。

在这些应用场景中，图像分割是图像处理的一个重要步骤。

分水岭分割是一种基于区域的分割方法，已经被广泛应用于图像分割领域。

然而，在实际应用中，由于分水岭分割方法的参数较多，容易出现分割效果不佳的情况。

因此，开发一种基于分水岭分割的图像检索系统，优化分水岭分割的参数，提高分割效果，具有重要的研究意义和应用价值。

二、研究目的本文的主要目的是研究和实现一种基于分水岭分割的图像检索系统，主要包括以下几个方面的内容：1.对分水岭分割方法进行深入研究，掌握其原理和基本方法。

2.探索基于分水岭分割的图像检索方法，通过实验验证其可行性和效果。

3.优化分水岭分割的参数，提高图像分割的效果，同时探讨参数优化的方法和技巧。

4.搭建具有友好界面的图像检索系统，实现图像检索功能。

三、研究内容本文拟用以下几个方面内容进行研究:1、分水岭分割的原理和机制分水岭分割是一种常用的图像分割方法，但由于其算法的复杂性，很难达到理想的分割效果。

因此，本文首先将对分水岭分割方法的原理和机制进行深入研究。

2、基于分水岭分割的图像检索方法本文将探索一种基于分水岭分割的图像检索方法，通过实验验证其的可行性和效果。

3、分水岭分割的参数优化分水岭分割方法的参数很多，不同的参数组合将产生不同的分割效果，因此，本文将探讨分水岭分割的参数的优化方法和技巧。

4、图像检索系统的实现本文将采用Matlab作为基本操作平台，利用Matlab中的图像处理工具箱和图像检索工具箱，搭建具有友好界面的图像检索系统。

四、研究方法和技术路线1.文献调研和相关算法学习，掌握分水岭分割方法的原理和基本思想2.进行实验测试，通过对不同的参数组合进行实验比较，提高分割效果3.搭建图像检索系统，实现图像检索功能。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究
遥感图像分割是将遥感图像分成不同区域的过程，用于提取地物信息和地图制图等应用。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法是一种常用的分割方法。

分水岭算法基于图像中明显的梯度梯度变化，将图像分割成不同的区域。

本文将讨论基于分水岭算法的遥感图像分割方法。

分水岭算法的思想是将图像中的像素点看作梯度值，然后从梯度最小值的位置开始，让梯度值不断上升，直到与相邻像素梯度发生冲突。

这样，图像就可以被分割为相邻的区域，并且每个区域内的像素梯度值相同。

在分水岭算法中，一些重要的操作，如距离变换和标记等，都是用于解决边界问题的。

1. 对遥感图像进行预处理，将图像平滑化、去噪等操作。

2. 使用梯度检测算法对图像进行梯度计算，得到梯度图像。

3. 对梯度图像进行距离变换，得到距离图像。

5. 对分割图像进行形态学操作，如膨胀、腐蚀等操作，得到分水岭标记。

7. 对分水岭图像进行过滤和合并操作，得到最终分割结果。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法可以有效地提取地物的空间信息，尤其在大尺度的遥感图像上，具有较好的效果。

但是，该方法容易出现过分割和欠分割的情况，这需要根据实际情况对算法进行优化和调整。

总之，基于分水岭算法的遥感图像分割方法是一种比较常用的算法，可以用于提取地物信息、地图制图等应用。

随着计算机算力的提高和算法的改进，分水岭算法的应用前景将会更加广泛。

一种改进的分水岭图像分割算法研究作者：王平根刘清来源：《科技视界》2016年第26期【摘要】本文提出一种新的形态学分水岭图像分割算法，通过形态学开闭运算，得到图像的内部和外部标记符集合，然后依据此标记对梯度图像进行分水岭分割实验，以减少过分割现象，分割实验结果表明算法有效。

【关键词】分水岭；形态学；图像分割【Abstract】Based on an improved algorithm of watershed，an image segmentation technique which combined with mathematical morphology theory is proposed in this paper.The internal and external union sets of marker images are obtained by morphology opening and closingoperator.Finally，the watershed transformation of modified gradient image is performed.The experimental results show that this method can effectively solve the problem of over-segmentation and can define the boundary precisely.【Key words】Watershed；Mathematical morphology；Image segmentation0 引言图像分割将图像按照某一种算法划分成各具特征的区域，可以为后续图像特征提取和图像识别的提供前提条件，所以是机器视觉与模式识别领域的重要研究内容[1]。

目前，许多学者在图像分割领域己经进行了大量的研究，并取得了较大的成绩，但仍未研究出一种能够普遍适用于各类图像分割的通用方法。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究作者：李旗魏楚来源：《无线互联科技》2019年第13期摘; ;要：文章采用分水岭算法进行遥感图像分割操作，并针对算法执行过程中所产生的过分割问题，采用了形态学处理函数进行图像处理和标记符的提取，并使用Matlab R2015a图像处理软件对图像分割过程进行模拟，最后利用Matlab GUI平台构建了基于分水岭算法图像分割的系统。

关键词：图像分割;数学形态学;分水岭变换;分水岭算法随着科技的日益发展，媒介技术、摄影技术和数字化图像技术的发展和应用，人们可以从图像中快速、直观地获取大量信息。

然而，在通过图像快速、直观获取大量信息的同时，会发现并不是所有的信息都是我们所需要的，多余的信息会给计算机获取与处理图像带来不便，使遥感图像快速解译、人脸识别、车牌识别等技术难以实现。

图像分割技术是图像处理的一项重要技术，在计算机模式识别领域有着重要的意义，成功的分割有利于目标特征的提取、描述、识别和分类，可以使计算机变得更加智能，使其广泛地应用于军事、遥感影像分析、智能交通、医学图像分析、通信、农业现代化和工业自动化等诸多领域。

近年来，随着各领域不断引入新的理论和方法，人们将这些方法应用于图像分割领域。

潘婷婷基于数学形态学和分水岭算法[1]，进行了遥感图像的目标识别。

路正佳基于改进分水岭算法的彩色图像分割方法[2]，建立了基于偏微分方程的去噪模型。

每种图像分割方法各有优缺点，对其存在的问题而言基于边缘的分割方法受随机噪声和边界模糊的影响会出现边界间断等问题。

基于阈值的分割方法仅考虑图像的像素灰度，忽略图像的空间信息和纹理信息，导致分割精度低、可靠性低、分割效果不理想。

区域生长法受噪声影响大易出现错误分割，而分割合并法也依赖于初始化分割的质量，且过程复杂、计算量大。

与其他方法相比，基于分水岭算法的图像分割具有定位精确、对微弱边缘具有良好反应等特点。

但是由于图像中物体表面一些细微的灰度变化和随机噪声的影响，使用分水岭算法会出现严重的过分割现象。

AFM图像分割的自适应方法实验研究AFM(Atomic Force Microscopy)是一种表征材料表面形貌，获得原子尺度的高分辨率三维图像信息的非接触扫描热力学显微镜。

AFM技术广泛应用于化学、材料学、生物学、医学等各领域的研究中。

AFM图像处理是分析AFM图像信息的重要步骤，分割是其中的一个主要步骤。

AFM图像分割是将图像中的不同部分分割成不同的区域，以便于对目标物体进行精确分析和定量化研究。

因为AFM图像的噪声较大，而且表面形貌的连续变化比较剧烈，因此，对AFM图像进行分割是比较困难的。

目前，AFM图像分割的自适应方法已经得到了广泛的应用。

该方法能够根据图像的特点，自动选择适合的算法参数，提高算法的稳定性和分割精度。

下面，本文将从基本原理、方法分类、实验研究、应用前景等方面，对AFM图像分割的自适应方法进行详细的介绍。

一、基本原理AFM图像分割的自适应方法的基本原理是利用图像的内在特性和统计规律，运用适当的算法，将图像分割成不同的区域。

判定不同区域的标准主要是图像的亮度、颜色和纹理等视觉特征，一般采用基于像素、基于领域和基于特征的方法。

其中，基于像素的方法主要是利用像素的属性值进行分割，如阈值法。

基于领域的方法是通过确定像素周围的邻域范围，选取合适的特征作为输入，根据邻域内像素的值进行分割。

基于特征的方法是通过提取图像的纹理、几何形状、灰度直方图等特征，来表征不同区域之间的差异，识别出图像中不同的部分。

二、方法分类目前，常用的AFM图像分割自适应方法主要包括阈值法、区域生长法、基于统计的方法、基于能量泛函的方法、图像分水岭法、模型分割法等。

下面我们将按照方法的不同，对它们进行详细的介绍。

（一）阈值法阈值法是将图像分成两个部分：大于或等于阈值的像素部分为一个目标区域，小于阈值的像素部分为背景区域。

阈值的选择对分割结果影响很大，传统的手动选择阈值方法很容易受到人为因素的干扰，自适应阈值法则可以根据像素点周围的灰度范围进行动态选择，提高分割的稳定性。

本科生毕业设计（申请学士学位）论文题目基于分水岭和形态学的图像分割算法研究学生：（签字）学号：答辩日期：2013年6月15日指导教师：（签字）目录摘要 (1)Abstract. (1)1 绪论 (2)1.1 研究目的和意义 (2)1.2 图像分割的研究进展 (2)1.3 论文主要内容和组织结构 (3)2 数学形态学 (4)2.1 膨胀与腐蚀 (4)2.1.1 灰度膨胀 (4)2.1.2 灰度腐蚀 (4)2.2 形态学的开运算和闭运算 (5)2.3 形态学重建 (5)3 基于分水岭和形态学的图像分割算法 (6)3.1 分水岭算法原理 (6)3.2 形态学算子的改进 (7)3.3 改进的图像分割算法描述 (8)3.4 实验结果与数据分析 (8)4 结束语 (10)参考文献 (11)附录 (13)致谢 (15)基于分水岭和形态学的图像分割算法研究摘要：图像分割是图像分析和处理中一个重要的研究方向，也是目标的检测和识别的重要步骤。

而且由于图像的多样性和复杂性，很难用统一的方法来描述感兴趣的对象，因而在实际应用中只能根据各种领域的需求来选择合适的分割方法，导致各种图像分割方法具有特定的局限性和针对性。

目前还没有一种通用的方法，能使各种类型的图象达到最优分割质量。

传统的图像分割算法中对图像噪声敏感，噪声会直接恶化图像的梯度图像，计算量大，分割过程耗时长，分割效率低，从而产生过分割问题。

为了降低过分割现象对图像分割的影响，提出了一种改进的分水岭算法的图像分割方法。

本文先进行分水岭变换，再利用数学形态学的方法，使用多尺度形态梯度算子，利用结构元素度优点以达到改善图像分割中的过分割现象。

实验结果表明，改进的算法有效地改善了过分割现象，具有较好的图像分割效果。

关键字：图像分割；分水岭算法；形态学算子Image segmentation algorithm based on watershed and morphologicalstudyAbstract:Image analysis and image segmentation is an important research direction, also is the important process of target detection and recognition. And because of the diversity and complexity of the image, it is difficult to use uniform method to describe the object of interest, and therefore can only according to the various fields in the practical application needs to choose the appropriate method, lead to all kinds of image segmentation method has certain limitations and pertinence. There is no a common method, can make various types of image to achieve the optimal segmentation quality.The traditional image segmentation algorithm is sensitive to image noise, the noise will deteriorate image gradient image directly, large amount of calculation, the segmentation process takes long, segmentation efficiency is low, resulting in a over-segmentation problem. In order to reduce the over-segmentation phenomena influence on image segmentation, an improved watershed algorithm is proposed for image segmentation method. Watershed transform first in this paper, and then the mathematical morphology method, using multi-scale morphological gradient operator, using the structure elements of advantage to improve the image segmentation of over-segmentation phenomenon. The experimental results show that the improved algorithm improved the over-segmentation phenomena effectively, has the good image segmentation effect.Key words: Image segmentation; Watershed algorithm; Morphological operator1 绪论1.1 研究目的和意义图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法研究遥感图像分割是遥感图像处理中的一项重要任务，它的目的是将图像中的不同区域分割成具有相似特征的子区域。

这项工作在农业、环境监测、城市规划等领域有着重要的应用价值。

分水岭算法是一种常用的图像分割方法，它基于图像中的灰度梯度信息来实现分割。

本文将围绕基于分水岭算法的遥感图像分割方法展开研究，探讨其原理、实现过程以及应用效果。

一、分水岭算法原理及应用分水岭算法最初来源于地质学中的地下水分割理论，后来被引入到图像处理领域中。

它的原理是将图像看作地形地貌，图像中的亮度信息对应地形的高度，然后利用不同区域之间的梯度信息来确定分割线，实现图像的分割。

在遥感图像处理中，分水岭算法被广泛应用于不同类型的地物分割，包括植被、水域、建筑等。

分水岭算法的基本思路是从图像中的局部最小点（或者称为浸没点）出发，构建出一系列的水域，然后根据这些水域的相互关系来确定整个图像的分割线。

在遥感图像中，这些局部最小点往往对应着不同的地物或者地物边界，因此通过分水岭算法可以实现对图像中不同地物的精确分割。

分水岭算法还可以应用于图像的边缘检测、纹理分割等领域。

基于分水岭算法的遥感图像分割方法一般包括以下几个步骤：预处理、特征提取、分水岭算法实现和结果后处理。

在预处理阶段，需要对原始遥感图像进行几何校正、大气校正等操作，以保证图像的质量和准确性。

接下来进行特征提取，一般采用像元级的特征提取方法，包括灰度、颜色、纹理等特征。

然后利用这些特征信息构建图像的梯度信息，为后续的分水岭算法做准备。

分水岭算法的实现一般使用连通区域分割算法（Watershed segmentation algorithm），它是一种基于梯度信息的像素聚类算法，能够根据图像的梯度分布实现对图像的分割。

在算法实现过程中需要注意对梯度信息进行分析和处理，以保证分割结果的准确性和可靠性。

最后对得到的分割结果进行后处理，包括去除小面积的噪声点、填补分割线等操作，以得到最终的分割图像。

基于分水岭算法的图像分割报告图像分割是图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术。

这是因为图像的分割、目标的分离特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。

因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视。

一般来说，图像的分割方法分为两种:一种是基于边缘检测的方法，另一种是基于区域的方法。

基于边缘检测的方法如Canny算法，虽然它是一种最优的线性边缘检测算子，但是由于用基于边缘检测的方法所得到的轮廓线不能保证是封闭的，因此需要进行边缘跟踪处理，这将使得边缘定位不精确;基于区域的方法，如金字塔方法，该方法中的区域一般事先给定，如正方形区域，但由于物体的轮廓线往往是任意形状的，因此这种基于固定区域形状的方法，其分割速度较慢。

因此本文采取的是基于分水岭算法的图像分割方法。

1、算法概念分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。

分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。

在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。

分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。

分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。

在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。

首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。

分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。

显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。

因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即g(x,y)=grad(f(x,y))={[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5式中，f(x,y)表示原始图像，grad{.}表示梯度运算。