分水嶺算法介紹 分水嶺算法的特點是什麼
1、分水嶺分割方法,是一種基於拓撲理論的數學形態學的分割方法,其基本思想是把圖像看作是測地學上的拓撲地貌,圖像中每一點像素的灰度值表示該點的海拔高度,每一個局部極小值及其影響區域稱爲集水盆,而集水盆的邊界則形成分水嶺。分水嶺的概念和形成可以通過模擬浸入過程來說明。在每一個局部極小值表面,刺穿一個小孔,然後把整個模型慢慢浸入水中,隨着浸入的加深,每一個局部極小值的影響域慢慢向外擴展,在兩個集水盆匯合處構築大壩,即形成分水嶺。
2、分水嶺的計算過程是一個迭代標註過程。分水嶺比較經典的計算方法是L. Vincent提出的。在該算法中,分水嶺計算分兩個步驟,一個是排序過程,一個是淹沒過程。首先對每個像素的灰度級進行從低到高排序,然後在從低到高實現淹沒過程中,對每一個局部極小值在h階高度的影響域採用先進先出(FIFO)結構進行判斷及標註。
3、分水嶺變換得到的是輸入圖像的集水盆圖像,集水盆之間的邊界點,即爲分水嶺。顯然,分水嶺表示的是輸入圖像極大值點。因此,爲得到圖像的邊緣信息,通常把梯度圖像作爲輸入圖像。
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