银河体育 分水岭算法

日期:2021-01-18 05:15:59 浏览量: 185

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所谓的分水岭算法有许多实现算法,例如拓扑,形态,洪水模拟和降水模拟。分水岭算法基于分水岭的组成考虑图像分割。在现实中,我们可以或可以想象有高山和湖泊,那么这必然是水包围着山而山脉包围着水的情况。当然,在需要时钱柜体育 ,应人为地构建流域,以防止集水盆之间相互渗透。山(高原)与水之间的边界与湖泊与湖泊之间的距离或相关关系之间的区别是分水岭。

中文名

分水岭算法

外来名称

分水岭算法

隶属关系

数学图像科学电子信息科学

说明

拓扑理论的数学形态学分割方法

概念原理

分水岭分割方法是一种基于拓扑理论的数学形态学分割方法。基本思想是将图像视为大地拓扑,并且图像中每个像素的灰度值表示海拔高度,每个局部最小值及其影响区域称为集水盆地,集水盆地的边界形成分水岭。流域的概念和形成可以通过模拟浸没过程来说明。在每个局部最小值的表面上,打一个小孔,然后将整个模型缓慢地浸入水中。随着沉浸的加深,每个局部最小值的影响区域缓慢向外扩展。在盆地汇合处筑有水坝,形成分水岭。

分水岭的计算过程是迭代标记过程。 L. Vincent提出了更为经典的分水岭计算方法。在该算法中,分水岭计算分为两个步骤,一个是排序过程,另一个是洪水过程。首先,将每个像素的灰度级从低到高排序,然后在从低到高的浸入过程中,对h级中的每个局部最小值采用先进先出(FIFO)结构影响域的判断和注释。

分水岭变换获取输入图像的分水岭图像,分水岭之间的边界点为分水岭。显然鸭脖娱乐官网 ,分水岭代表了输入图像的最大点。因此,为了获得图像的边缘信息,通常将梯度图像用作输入图像,即

g(x,y)= grad(f(x,y))= {[[f(x分水岭算法,y)-f(x-1亚博直播 ,y)] 2 [f(x幸运快三 ,y)-f(x ,y-1)] 2}0.5

公式中,f(x,y)代表原始图像,而grad {。}代表梯度运算。

分水岭算法对弱边缘具有良好的响应。图像中的噪点和物体表面的细微灰色变化会导致过度分割。但是同时,应该看到分水岭算法对弱边缘具有良好的响应,并保证获得闭合的连续边缘。此外,通过分水岭算法获得的封闭集水盆地为分析图像的区域特征提供了可能。

为了消除分水岭算法产生的过度分割,通常可以使用两种处理方法。一种是使用先验知识来删除不相关的边缘信息。第二个是修改梯度函数,以使集水盆仅响应您要检测的目标。

为了减少分水岭算法生成的过度分割,通常会修改梯度函数。一种简单的方法是对梯度图像进行阈值处理,以消除由灰度的小变化引起的过度分割。即

g(x分水岭算法,y)= max(grad(f(x,y)),gθ)

在公式中,gθ表示阈值。

程序可以使用以下方法:将阈值图像限制为阈值,以消除由灰度值的微小变化引起的过度分割,获取适当的面积,然后对边缘点的灰度进行排序这些区域从低到高凤凰彩票主页 ,然后在从低到高的浸没过程中,由Sobel算符计算梯度图像。在对梯度图像进行阈值处理时,选择合适的阈值对最终分割的图像有很大的影响,因此,阈值的选择是影响图像分割效果的关键。缺点:实际图像可能包含模糊的边缘,并且灰度变化的数值差异不是特别明显。如果阈值太大,则可以消除这些模糊的边缘。

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