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基于分水岭算法的彩色图像分割

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子 区域来 进 行 聚类 ， 割效果 很 大程 度 取决 于种 子选 择 的好 坏 。本 文针 对 彩 色 图像 ， 用分 水 岭算 法 分 利
（ ｔｒｈ ｄａｇ ｒ ｈ 具有精 细 和准确 分 割 的特 性 ， Ｗａｅｓ ｅ ｌｏｉ ｍ） ｔ 通过 获取 初始 区域 ， 再根 据 区域 空 间 、 颜色 和 边界
一
个 象素宽 度 且连 续 的边 界 ， 应 用对 象 是灰 度梯 度 图像 ， 其 梯度 图像可 由 Ｃ ｎ ｙ算 子 在 灰 度 图像 上 ａｎ
得到 。Ｖｉｃｎ ｎｅｔ和 Ｓ ｉｃ５ 出 的浸没模 拟分 水岭 算法 是根 据 自然界 中水 浸没 的规 律 ， ｏｌ ［提 ｌ ］ 即地形 处 于低洼 的地段先 被浸没 。 算法包 含两步 。 第一 步 ： 图像 中的像 素按灰 度值 大小 的升序 排列 ； 将 第二 步 ： 对像 素排
作者简介： 唐金 尤（ ９０ ）男 ， １ ８ 一 ， 广西玉林人 ， 南理 工大学与佛 山科学技术学院联合培养硕士研究生 华 范彦斌 （ ９２ ） ， 宁大连人 ， 山科学技术学院教授 ， １ ６ 一男 辽 佛 硕士生导师 。
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１ ８
佛 山科 学技 术 学 院学报 （ 自然科 学版 ）
（ ｏ ｎ ａｙ ｂ ｓｄｍｅｈ ｄ ） 基 于区域 的图像 分 割 （ ｅ ｉｎｂ ｓｄ ｍ ｔｏ ｓ ， Ｂ ｕ ｄ ｒ —ａｅ ｔ ｏ ｓ ， Ｒ ｇｏ —ａ ｅ ｅｈ ｄ ） 多种 方 法混 合 的 图像 分 割
（ ｙ ｒ ｅｈ ｉｕ ｓ Ｈ ｂ ｉ ｔｃ ｎｑ ｅ ）以及 基于 聚类 的图像分 割 （ ｌｓｅｉｇｂ ｓｄｔｃ ｎｑ ｅ ） 基 于 区域 的图像 分割方 ｄ Ｃ ｕ ｔｒ — ａｅ ｅｈ ｉｕ ｓ 。 ｎ 法相对 于边 界分 割方 法可 以取得完 整 的物体边 界 ， 且考 虑 了图像 的空 间性 。 而 区域 生长方 法 需要指 定种
集水 盆地 水 平面
第２ ４卷
坝
最小 值 （） ａ
最小 值
图 １ “ 水 盆 地 ” “ 坝 ” 构 建 集 和 堤 的
（
图 ２ 浸 没模 拟分水 岭算法
相邻 区域 之间合 并顺 序是 由距离 函数 决定 的。距离 函数 主要 由不 同 区域 的色差 和 区域之 间共有 边
序 进 行扫描 ， 造“ 水 盆地 ” 在不 同标 记 的“ 水盆 地” 构 集 ， 集 的边缘 处构 造“ 防水堤 坝 ” 完 成对 图像 区域 的 ，
初 始划分 （ 图 ｌ和 图 ２所 示 ） 如 。
收 稿 日期 ：０ ５１－ ４ ２０ — Ｉ２
基 金 项 目： 东 省 自然科 学 资 金 资 助 （ ｏ ５ １３ ２ 广 Ｎ ．０２６）
性 的像素 集合 。因此 ， 图像 的 区域 分割 可 以看做是 图像 像素 的标识 过程 ， 将具有 相似 属性 的像素 聚类 成
一
个集合 。 图像 区域 的分 割结果 因图像 分割 准则和 分割 目标 的不 同而不 同 ， 以难 以提 出一 个确 切 的标 所
准来 衡量 一个 分割 的好坏 。 年来 有许 多研 究人 员针对 静 态 图像 的 自动分割方 法进 行 了探讨 ］ 目前 ， 近 。。 图像 分 割 方 法 主 要 有 ： 于 直 方 图 的 图 像 分 割 （ ｓｏ ｒｍ ａｅ ｔ ｏ ｓ ， 于 边 界 的 图 像 分 割 基 Ｈｉ ｇ ａ ｂ ｓｄ ｍｅｈ ｄ ） 基 ｔ
摘 要 ： 图像 特 征 提 取 、 别 以及 基 于 特 征 的 图像 压 缩 等领 域 内 ， 为 关 键 技 术 的 图像 分 割 方 法 具 有 重 要 的地 在 识 作
位 。文 中针对静态彩色图像 ， 利用形态学分水岭算法对图像进 行初始分割 ， 并以结合 了边缘和区域信息 的合并 法则进行 图像融合 ， 达到与人视觉系统 比较符合的分割结 果。 关键词 ： 图像分割 ； 分水岭 ｆ 区域合并 ； 邻接 区域
间为均 匀色标 体系 ， 间 中两 点距 离 的大小 所 表示 的色差 与人 区分 颜色 差别 的感觉 是一 致 的 ， 一特性 空 这
中 图分 类 号 ： ３ １４ ＴＢ ９ ． １ 文献标识码 ： Ａ
图像 区域 分割 的 目的是把 一个含 有多个 特征 的 图像 分 割成若 干互不 重叠 的区域 。图像 的区域分 割
通 常是根 据 给定 图像 的颜 色 、 度值或 纹理 等相 似属性 以及 分割 准则 ， 一 幅图像划 分成 几个 有相似 属 灰 将
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第２ ４卷第 １期
２０ ０ ６年 １ 月
佛 山科 学技术 学院 学报 （ 自然 科学版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｏｈ ｎＵｎｖ ｒｉ Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｏ ｓ ａ ｉｅｓ ｙ（ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ） Ｆ ｔ ｅ ｉ
Ｖｏ ． ４ ＮＯ．１ １２
Ｊｎ ２ ０ ａ． ０６
文 章 编 号 ：０ ８Ｏ ７ （０ ６０ —０ ７０ １ ０一 ｌ １２ ０ ） １０ １－４
基 于分水岭算法 的彩色图像分割
唐 金 尤 ， 范彦 斌 姚 锡凡 ，
（ ．华 南理 工 大 学 机 械 工 程 学 院 ，广 东 广 州 ５０ ４ ； ． 山科 学技 术 学 院 机 电与 信 息 工 程 学 院 ， 东 佛 山 ５８ ０ ） １ １６０ ２佛 广 ２０ ０
信息进 行合并 的方 法达 到对 含有多特 征 的图像 进行 区域分 割 。
１ 彩 色 图像 区域 的初 始 分 割 与 合 并
１１ 浸 没模 拟 分水 岭算法 ． 分水 岭算 法实 际上是基 于数 学形 态学 的分割 算子 ， 它可 以将 图像分 割为互 不重 叠 的区域 ， 得到具 有

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分水岭算法(完整版)

分水岭算法(完整版)

分水岭分割算法的实现 与分析
青 衣
11053413 李小泷
• 分水岭算法实现步骤：先把图片转化为灰度梯度级图像， 在图像梯度空间内逐渐增加一个灰度阈值，每当它大于一 个局部极大值时，就把当时的二值图像(只区分陆地和水 域，即大于灰度阈值和小于灰度阈值两部分)与前一个时 刻(即灰度阈值上一个值的时刻)的二值图像进行逻辑异或 (XOR)操作，从而确定出灰度局部极大值的位置 。根据所 有灰度局部极大值的位置集合就可确定分水岭。
Lrgb = label2rgb(L, 'jet', 'w', 'shuffle');%转 化为伪彩色图像 subplot(122); imshow(Lrgb)%显示伪彩色图 像 title('分水岭伪彩色图像') 青 衣
figure; imshow(I), hold on himage = imshow(Lrgb);%在原图上显示 伪彩色图像 set(himage, 'AlphaData', 0.3); title('原图像上的Lrgb处理')
imcomplement(Iobr));%形态学重建 Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);%图像求反 subplot(122); imshow(Iobrcbr), %显示重建求反后的 图像 title('重建求反后的图像(Iobrcbr)')
fgm = imregionalmax(Iobrcbr);%局部极大值 figure; imshow(fgm), %显示重建后局部极大值图像 title('重建后局部极大值图像(fgm)')
此时再进行分水岭变换并显示得到的效果。
基于改进分水岭算法的图像分割技术

基于改进分水岭算法的图像分割技术

基于改进分水岭算法的图像分割技术
徐佳兵;李章维
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2013(026)010
【摘要】针对交通中的车辆图像提出了一种基于标记提取的改进分水岭算法.首先应用形态学的开闭运算重建滤波,然后对修改了标记符的梯度图像进行分水岭分割,最后将目标区域提取出来并进行合并.实验结果表明,这种方法可以达到较好的分割效果.
【总页数】2页(P117-118)
【作者】徐佳兵;李章维
【作者单位】浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023;浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于形态学分水岭算法的图像分割改进算法 [J], 毕浩宇;李燕
2.基于改进K-均值与分水岭算法的医学图像分割 [J], 周燕琴;吕绪洋
3.基于改进分水岭算法的图像分割算法 [J], 邱瑞;祝日星;许宏科
4.基于改进FAST与分水岭算法的颗粒图像分割 [J], 郭观凯;刘伟;余玲玲;许浩文;王文静
5.基于改进分水岭算法的粘连车辆图像分割 [J], 张鸿阳; 韩建峰; 张妍
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超像素分割 python

超像素分割 python

超像素分割 python超像素分割（Superpixel Segmentation）是一种图像分割的方法，旨在将图像分割为若干均匀、紧凑且具有语义的区域。

超像素分割是计算机视觉和图像处理领域的热门研究方向，常用于目标识别、图像分割、物体跟踪等应用。

超像素分割的基本思想是将图像划分为若干个具有一定连续性的区域，并且使得区域内的像素具有相似的颜色、纹理、边缘等特征。

相比于传统的像素级分割方法，超像素分割能够减少计算复杂度，并且更好地保留了图像中的结构信息。

下面介绍几种常用的超像素分割方法。

1. SLIC超像素分割算法SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）是一种流行的超像素分割算法。

它将图像划分为一系列紧凑的超像素，其中每个超像素由相似的像素组成。

SLIC算法首先将图像均匀地划分为固定数量的网格，然后在每个网格内寻找代表性的像素，最后通过优化迭代过程来调整超像素的形状和位置。

2. SEEDS超像素分割算法SEEDS（Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling）是一种基于分水岭算法的超像素分割方法。

它通过在图像中随机选择一些种子像素，然后通过种子像素之间的相似性来迭代地合并像素，最终得到超像素分割结果。

3. LSC超像素分割算法LSC（Linear Spectral Clustering）是一种基于谱聚类的超像素分割算法。

它通过将图像像素表示为高维特征空间中的点，并利用谱聚类算法将像素分成若干个紧凑的子集。

LSC算法具有较好的鲁棒性和可扩展性，并且能够处理不规则形状的超像素。

4. ERS超像素分割算法ERS（Efficient Graph-Based Image Segmentation）是一种基于图论的超像素分割算法。

它通过建立一个图，其中图的节点表示图像的像素，边表示像素之间的关系。

ERS算法通过最小生成树算法和最大子图算法来合并相似的像素，从而得到紧凑且连通的超像素。

分水岭算法步骤

分水岭算法步骤

分水岭算法步骤分水岭算法是一种用于图像分割的算法，其原理是根据图像中不同区域的灰度差异来确定分割点，从而将图像分割成多个区域。

下面将详细介绍分水岭算法的步骤。

1. 图像预处理在使用分水岭算法进行图像分割之前，需要对图像进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、平滑图像、增强图像的边缘等。

常见的预处理方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。

2. 计算梯度图像梯度图像可以反映图像中不同区域的边缘信息。

通过计算图像的梯度，可以得到一个梯度图像，其中每个像素点的灰度值表示该点的梯度强度。

常用的方法是使用Sobel算子或Laplacian算子计算图像的梯度。

3. 计算图像的标记在分水岭算法中，需要将图像的每个像素点标记为前景、背景或未知区域。

通常情况下，可以通过用户输入或者阈值分割等方法来得到一个初始的标记图像。

4. 计算距离变换距离变换是指计算图像中每个像素点到最近的前景区域像素点的距离。

通过距离变换，可以得到一个距离图像，其中每个像素点的灰度值表示该点到最近前景像素点的距离。

5. 寻找种子点种子点是指位于图像中的一些特殊点，用于标记不同的区域。

通常情况下，种子点位于图像的前景和背景之间的边界处。

可以通过阈值分割等方法来寻找种子点。

6. 计算分水岭变换分水岭变换是一种基于图像的梯度和距离变换来确定图像分割的方法。

在分水岭变换中，首先将种子点填充到距离图像中，然后通过计算梯度和距离变换来确定分割线的位置，从而将图像分割为多个区域。

7. 后处理在得到分割后的图像之后，可能会存在一些图像分割不准确或者存在过度分割的问题。

因此，需要进行一些后处理的操作，如去除小的区域、合并相邻的区域等，以得到最终的分割结果。

总结起来，分水岭算法是一种基于图像的梯度和距离变换来进行图像分割的算法。

通过对图像进行预处理、计算梯度图像、计算标记、计算距离变换、寻找种子点、计算分水岭变换和后处理等步骤，可以得到一个准确的图像分割结果。

分水岭算法在图像分割领域具有广泛的应用，并且在处理复杂图像时能够取得较好的效果。