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基于形态预处理和标记提取的分水岭分割算法

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目标 和背景进行 标记提 取 。依 据 标记 利 用 形 态 学极 小值 标 定技 术对 形 态梯 度 图像进 行 修 正 ，最 后 使 用分水岭 算法对修 正后 的梯 度 图像 进 行 分 割 。该 方 法 能够 有效 地 抑 制过 分 割 现 象 ，复 杂度
较低 ，并可通过调整图像分割过程的参数 ，得到理想的图像分割效果。 关键词 ：形态梯 度 ；形 态增强 ；形态 重构 ；标记 提取 ；分水 岭算法
（ 成都理工大学信息管理学 院 ， 成都 ６ ０ ５ ） １０ ９
摘
要 ：为 了解决传 统分 水岭算 法 的过 分 割 问题 ，提 出 了一种 基 于 内外标 记 的 改进 分 水 岭 图像
分割方法。该方法在形态增强图像的基础上 ，进行形态学开闭重构运算，在不影响 图像 中原有 景物结构及边缘 结构的同时，去除图像 中的暗纹理和噪 声。从重建后的增 强图像 中对感兴趣的
Ａｂｓｒ ｃ ： Ａ ｗａｅ ｓ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉｎ ｔａ ｔ ｔ ｒｈ ｄ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｍｅｈ ｄ ａ ｅ ｏ ｉ ｓｄｅ ｎ ｏ ｔｉ ｅ ｈ ｍａ ｋ ｄ ｘ ｒ ｃｉｎ ｓ ｔ ｏ ｂ ｓ ｄ ｎ ｎ ｉ ａ ｄ ｕ ｓｄ ｔ ｅ ｒ ｅ ｅ ｔａ ｔｏ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｓ ｌ ｅ ｔ ａ ｉ ｏ ｌｏ ｅ —ｅ ｅ ｔ ｔ ｎ ｉｓ ｅ Ｔ ｓ ｍｅ ｏ ｓ ｓ ｍｏ ｐ ｏｏ ｉ ａ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ｉｎ ｒ ｐ ｓ ｄ ｔ ｏｖ ｈｅ ｔ ｄ ｔ ｎａ ｖ ｒ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｓ ｕ ． ｈｉ ｔ ｄ ｕ ｅ ｒ ｈ ｌｇｃ ｌｒ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｒ ｉ ｍ ｏ ｈ ｏ
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２ １ 年第ｇ ００ 期
中图 分 类 号 ：Ｉ ９ Ｔ３１ Ｙ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ９— ５ ２ ２ １ ）９— ０ ７— ４ １０ ２ ５ （０ ０ ０ ０ １ ０
基 于形 态预 处 理 和标 记 提 取 的分水 岭 分 割算 法
朱俊 良， 王茂芝 ， 郭 科

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简述分水岭算法的基本原理

简述分水岭算法的基本原理

分水岭算法是一种基于像素值的区域分割方法，在计算机视觉领域中应用广泛。

其基本原理是将图像视为一个地形表面，像素值表示高度，然后寻找这个地形表面上的“山脊线”和“山谷线”，将山脊线和山谷线的交点看做分割线，将图像分割成多个区域，最终得到分割后的结果。

分水岭算法的基本步骤可以概括为以下几点：
预处理：将图像上的小区域进行平滑化处理以减小局部噪声的影响，对图像进行二值化，使区域的边界更清晰明显。

计算距离变换图：使用距离变换得到一张图像，其中每个像素表示该像素点与最近的边缘像素点之间的距离。

寻找种子点：通过对距离变换图使用阈值处理得到二值图像，标记出每个局部最小值作为分水岭的初始种子点。

集合种子点：汇聚相邻的且距离较近的种子点，并形成一个“分水岭”网络，分离异物目标和背景。

分水岭重建：从所有的标记点开始向外扩展，使每个点都标记为与其最近的标签点相同的标记。

后处理：对分割结果进行后处理，例如过滤掉面积较小的分割区域以消除噪声。

分水岭算法的优点是分割结果准确，适用于任何图像，多用于图像分割、药物颗粒分析、医学图像分析等方面的应用。

但是，该算法在处理边缘粗糙、噪声较多的情况下，容易出现不稳定等问题。

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。
遥感数字图像处理知到章节答案智慧树2023年西北师范大学

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遥感数字图像处理知到章节测试答案智慧树2023年最新西北师范大学第一章测试1.数字图像本质上就是一个存储数字的矩阵，是你肉眼直接看不见的。

（）参考答案:对2.在同等水平条件下，模拟图像的成像效果比数字图像更好。

（）参考答案:对3.采样就是指电磁辐射能量的离散化。

（）参考答案:错4.按照数字图像的光谱特性可以将图像分为彩色图像和黑白图像。

（）参考答案:错5.任何一幅图像都有自己对应的直方图，但相同的直方图可能对应于不同的图像。

（）参考答案:对6.图像显示时的屏幕分辨率等同于图像空间分辨率。

（）参考答案:错7.时间分辨率是指对同一区域进行重复观测的最小时间间隔，也称为重访周期。

（）参考答案:对8.数字图像的灰度分辨率越高，可展现在屏幕上的灰度级越多，说明图像显示的灰度层次越丰富。

（）参考答案:对9.为了使同一波段的像素保证存储在一块，从而保持了像素空间的连续性。

应该选择（）存储方式.参考答案:BSQ10.遥感影像灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的（）。

参考答案:频率11.已知一幅数字图像的辐射量化等级是4 bit，则这幅图像所存储的灰度值范围是（）。

参考答案:0－1512.一台显示器的屏幕在水平方向显示800个像元，在垂直方向显示600个像元，则表示该显示器的分辨率为（）dpi。

参考答案:80060013.从连续图像到数字图像需要（）。

参考答案:采样和量化14.下面哪些特征参数直接影响数字图像的信息含量？（）参考答案:光谱分辨率;时间分辨率15.下列图像中属于单波段图像的是（）。

参考答案:二值图像;伪彩色图像16.遥感数字图像直方图的作用有（）。

参考答案:计算图像的信息量;辅助计算图像中物体的面积;辅助图像分割时的边界阈值选择;辅助判断图像数字化量化是否恰当17.遥感数字图像的质量可用以下哪些分辨率来衡量？（）参考答案:空间分辨率;时间分辨率;光谱分辨率;辐射分辨率;温度分辨率18.常用的颜色空间模型有（）。

基于多分辨率分析与形态学分水岭算法的图像分割

基于多分辨率分析与形态学分水岭算法的图像分割

基于多分辨率分析与形态学分水岭算法的图像分割
吕建平;姬宝金
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)005
【摘要】由于分水岭算法存在着过分割的问题,本篇论文提出了一个有效解决该问题的方法.首先,在图像预处理过程中先对图像进行小波分解;其次,采用形态学求梯度的方法得到小波分解后的低频图像的梯度图并对英进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的低频梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割,并将低分辨率的分割结果图像向全分辨率映射.试验结果表明该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性.
【总页数】3页(P215-216,135)
【作者】吕建平;姬宝金
【作者单位】710121,陕西西安,西安邮电学院;710121,陕西西安,西安邮电学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【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.基于形态学和分水岭算法的冠状动脉造影图像分割研究 [J], 苗加庆
3.形态学分水岭算法在粘连图像分割中的应用 [J], 张芹;侯德文
4.基于模糊形态学和分水岭算法的图像分割研究 [J], 陈婷婷
5.采用模糊形态学和形态学分水岭算法的图像分割 [J], 陈婷婷;程小平
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