一种基于分水岭变换的细胞图像分割方法

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。

基于改进分水岭方法的癌细胞图像分割技术(doc 31页)分类号：TP391.1 U D C：D10621-408-（2012）0670-0 密级：公开编号：2008023005成都信息工程学院学位论文基于改进分水岭方法的癌细胞图像分割技术论文作者姓名：张春香申请学位专业：生物医学工程申请学位类别：工学学士指导教师姓名（职称）：赵旭论文提交日期：2012年06月01日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得成都信息工程学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

签名：日期：2012年06月09日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解成都信息工程学院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。

本人授权成都信息工程学院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：日期：2012年06月09日基于改进分水岭方法的癌细胞图像分割技术摘要细胞识别系统是针对癌变组织来分割粘连的细胞，用来进行细胞识别，获取它们的个数，面积，周长等特征。

但是在获取癌细胞图像的过程中，由于很多外在和人为的因素，会存在细胞粘连在一起、并且分布不均的情况。

那么就对后续的研究造成了很大的困难。

传统的分水岭算法在图像分割时，对噪声极为敏感和易于出现过分割。

量化误差、噪声及梯度纹理的局部不规则均会使在后面分割时许多的过小封闭区域, 容易丢失细胞的重要轮廓。

针对以上问题，本人在传统分水岭的基础上，实现了一种解决此问题的有效方法。

一、通过中值滤波器滤除部分噪声，再使用形态学滤波平滑图像。

基于分水岭算法的彩色细胞图像分割摘要随着影像医学的发展，通过对细胞涂片影像的分析，从而对细胞影像进行区分和识别成为重要的研究课题。

细胞图像分割是细胞图像分析和识别的重要步骤。

图像分割是将图像中具有特殊含义的不同区域区分开来，是图像处理的关键步骤。

分割后的子区域互不交叉，每一个区域满足特定性质的一致性。

人体细胞种类繁多、形态多样且图像质量也很不相同，而分析应用中对细胞图像分割的质量却要求较高，所以细胞图像的自动分割极为重要且困难很大。

彩色图像与灰度图像相比，信息量更为丰富，而且颜色的描述方法也，较多。

很多经典算法只能对二值图像或灰度图像进行运算。

为此，关于彩色细胞图像的分割研究成为一个非常活跃的研究领域。

本文针对彩色细胞图像经过染色处理的特点，提出了一种彩色细胞图像的分割方法。

以快速分水蛉算法为主要分割算法，为了较好地抑制彩色细胞图像背景噪声，选择更符合人类视觉感知的HSI颜色空间，结合自动阈值和色度提出去除图像背景的方法。

同时，使用中值滤波和均匀化处理，有效地克服了分水岭算法的过分割现象。

针对细胞图像特点改进了区域合并算法。

得到了较准确的分割结果。

本文首先概括介绍了图像分割的意义及发展现状，概述了当前主要的图像分割算法。

其次，介绍了彩色图像颜色空间和快速分水岭算法的基本思想及实现方法。

最后列出了实验流程和实验结果并进行了讨论。

关键词：图像分割，HSI颜色空间，分水岭二．分水岭算法本章从对分水岭算法的定义出发，对分水岭算法的发展过程中的不同实现方法进行比较，阐明快速分水岭算法的优越特性及实现方法。

(一)分水岭算法的定义分水岭分割的最初算法是针对地形数字高程模型提出的．目前分水岭算法在图像分割领域正得到广泛应用．分水岭算法的定义121J对一幅二维灰度图像，，Jr的定义域为Dr cZ2，，取离散灰度值【0，N】，将该值视为对应像素点的高度，Ⅳ为一正整数。

用G表示相应的数字格网(以四邻域为例)o图像I中点p和g之间一条长度为z的路程≯为由点，Pl，⋯Pt-l，P1)组成的(斗1)元组，有Po=P，Pl=q，且Vf∈【l，，】，(Pf-I，Pi)∈G (3-2)将路径P的长度标识为^纠，点p的邻域集标识为： (p)：％Q)=p’∈Z2,(DP’)∈回(3‘3)图像f在高度矗的一个极小区膨(minimum)定义为由高度值为h的点组成的一连通区域，从该区域肘中的一点出发到达任一高度低于h的像素点。

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基于分水岭算法的图像分割在图像分割领域中，分水岭算法是一种经典的方法。

分水岭算法最初是根据地理学领域的概念而来，类似于山脉与河流的分割。

在图像中，局部极小值和极大值处形成了类似于山脉和河流的结构，而分水岭算法就是通过泛洪法来模拟这个过程，将局部极小值连接起来，形成一个分水岭，从而完成图像的划分。

分水岭算法的主要思想是基于图像中的梯度信息进行分割。

具体而言，首先计算图像的梯度幅值，并根据阈值将其转化为二值图像。

然后使用距离变换的方法，计算图像中每个像素点到最近边界的距离，得到一副距离变换图像。

接下来，通过将距离变换图像中的局部极小值进行标记，并进行连通区域的合并，构建无向图。

最后，使用分水岭变换的方法将图像划分成不同的区域。

分水岭算法的优点是能够获得较为准确的图像分割结果，并且具有良好的鲁棒性。

然而，分水岭算法也存在一些问题。

首先，分水岭算法较为复杂，计算量较大，运行时间长。

其次，分水岭算法对图像中的噪声较为敏感，在噪声较多的图像上容易产生过度分割或欠分割的情况。

此外，分水岭算法对初始种子点的选择也较为敏感，不同的初始种子点可能得到不同的分割结果。

针对上述问题，研究者们提出了一些改进的方法。

例如，可以采用图割算法来替代分水岭算法的标记和分割阶段，以提高分割的效果。

同时，可以通过预处理步骤来降低图像中的噪声或平滑图像，以改善分割的质量。

此外，也可以采用自适应的分水岭算法来选择合适的初始种子点，以减少分割结果的不确定性。

总结来说，基于分水岭算法的图像分割是一种经典而有效的方法。

虽然该算法存在一些问题，但通过改进和优化，可以得到更好的分割结果。

随着计算机视觉和图像处理的不断发展，我们相信分水岭算法在未来将会得到更广泛的应用。

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。

ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００８，４４（４）１引言基于浸水模型的分水岭（Ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ）［１］变换将图像看成是一幅地形图。

在最低点处刺穿一个小孔，然后湖水开始由此小孔向对应的聚水盆地注水形成水库。

为了防止两个不同的局部最小点对应的水库汇聚到一起，在它们的相接处建立起一个水坝，当地形被完全浸没在湖面以下之后，所有的水坝就构成了分水岭。

分水岭变换具有边界定位准确，且分割结果连续的特点，被广泛的应用于医学图像分割中。

然而直接应用分水岭算法会产生过分割问题［２］：由于图像中存在很多极小值点，分割结果淹没在大量的不相关结果中。

目前主要有两种解决方式，一种方式是利用先验知识构造标记图像，然后用标记图像对原图进行重构，填充掉多余的盆地［３］。

基于此，ＨａｉＧａｏ等［４］提出了一种依赖于不相交集的基于标记的快速分割方法；Ｒｏｂｅｒｔｏ等［５］则针对血管分割问题提出了一种稳定的标记提取策略。

基于标记的方法分割结果准确，且速度快，但分割的结果的好坏直接依赖于标记，而标记的提取需要大量的领域知识。

另一种方式则是利用区域的相似性或差异性，采用分层多尺度的方法，对分割结果进行合并。

Ｊｕｎｇ［６］借助于小波变换，实现了多尺度的分水岭变换；赵晨光等［７］提出了基于分水岭差异性的多级图像分割方法。

分层多尺度方法相对稳定，且不依赖于先验知识，但该方法速度较慢，而且在有些情况下，由于在底层小尺度时，区域的特征容易受到噪声干扰而产生的错误，进而在后来高层大尺度合并过程中，错误被放大，导致最终分割结果的不准确。

本文综合运用上述两种方法：在取得了彩色细胞图像的饱和度分量的基础上，首先利用双阈值分割确定细胞的大体位置和范围，然后运用所提出的快速的ｈ－ｄｏｍｅ提取算法和形态学运算得到细胞对象的粗糙标记，再以此为基础，对原图像的梯度图做形态学灰度重建，并借助于快速分水岭变换，得到粗糙的分割结果。