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分水嶺圖像分割中,常常用梯度圖像代替原始圖像作為分水嶺算法的輸入的原因

分水嶺算法是數學形態學分割方法中的經典算法,它將圖像看作是地形學上被水覆蓋的自然地貌,圖像中的每壹像素的灰度值表示該點的海拔高度,其每壹個局部極小值及其影響區域稱為集水盆,集水盆的邊界則是分水嶺,在各極小區域的表面打壹個小孔,同時讓水從小孔中湧出,並慢慢淹沒極小區域周圍的區域,那麽各極小區域波及的範圍,即是相應的集水盆,對應圖像中的區域;不同區域的水流相遇時的界限,就是期望得到的分水嶺,對應區域的邊緣。分水嶺變換可以保證分割區域的連續性和封閉性。

分水嶺變換是從局部極小點開始,即只能是在梯度圖中用, 原始圖是轉換後才能用於分水嶺變換的

壹般圖像中存在多個極小值點,通常會存在過分割現象,可以采用梯度閾值分割改進或者采用標記分水嶺算法將多個極小值區域連在壹起

opencv提供分水嶺的代碼 可以找來看壹下

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