新手学，java使用分水岭算法进行图像分割（一）

最新推荐文章于 2024-04-26 11:38:03 发布
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#java #算法 #分水岭算法 #新手学 #源码

本文介绍如何使用Java实现基于自动种子区域的分水岭算法进行图像分割，涉及图像预处理、种子区域选取、浸水过程。通过高斯滤波和平滑处理减少过分割现象，使用并查集数据结构简化区域增长合并。文章提供了详细步骤和代码示例。

最近被图像分割整的天昏地暗的，在此感谢老朋友周洋给我关于分水岭算法的指点！本来打算等彩色图像分割有个完满的结果再写这篇文章，但是考虑到到了这一步也算是一个阶段，所以打算对图像分割做一个系列的博文，于是先写这篇。

啰嗦了这么多！先看效果：

 

效果一般，存在着很多过分割现象，但比没使用滤波之前的效果好很多，过分割是分水岭算法的通病。这个后续博文会继续解决。 

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图像分割 - 分水岭算法
Henry的博客
11-24 7290
图像是由x，y表示的，如果将灰度值也考虑进去的话，那么一幅图像需要一个三维的空间去表示。这样就可以把x，y轴比作大地，将灰度值的z轴比作地面上的坡度。因为图像的灰度值是不均匀的，那么也意味着这个地面也是坑坑洼洼的。那么试想一下，下雨的时候，由于地面是不平坦的，雨水会顺着高的地面流向地处。必然会导致有的地方堆满了水，有的地方由于地势较陡，没有雨水分水岭算法就是利用这种“地形学”，或者说灰度值的不均匀对图像进行分割。属于区域极小值的点水滴所在位置的点，如果把水滴放在任意位置，水滴必然流向某个极小值。
新手学，java使用分水岭算法进行图像分割（二）
abcd_d_的专栏
12-04 3128
最近要考试了，所以现在不写，怕这段时间都没空写了。 继上一篇的算法：http://blog.youkuaiyun.com/abcd_d_/article/details/41218549 ，本文对分水岭算法进行了区域合并，合并准则采用hsv颜色空间的区域特征的直方图相似度进行合并。且看效果：图一是原图，图二是采用之前的文章算法的效果，图三为进行了区域合并后的效果。（大小被我调整过） （图一）
图像分割之分水岭算法
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java源码分水岭算法
12-04
java实现的分水岭算法，这一版实现了分割后的区域合并，效果还不错。博客地址http://blog.youkuaiyun.com/abcd_d_/article/details/41722525 PS: 本应继续开源精神，但是考虑到最近积分紧张，所以收1个分，不算多吧
使用Java实现分水岭算法
sinat_34067387的博客
06-26 441
package com.example.watershed; import net.coobird.thumbnailator.Thumbnails; import org.junit.jupiter.api.Test; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.*; class
分水岭分割算法
知识小屋
08-19 2万+
如果图像中的目标物体是连在一起的，则分割起来会更困难，分水岭算法经常用于处理这类问题，通常会取得比较好的效果。分水岭分割算法把图像看成一副“地形图”，其中亮度比较强的地区像素值较大，而比较暗的地区像素比较小，通过寻找“汇水盆地”和“分水岭界限”，对图像进行分割。 步骤： 1.
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【图像分割】传统分割算法—分水岭算法（包含基于opencv的实例展示）
qq_43456016的博客
03-20 1万+
分水岭算法将图像看作地理学中的地形表面，图像中的高灰度值区域被看作山峰，低灰度值区域被看作山谷。进而实现图像的分割。假如我们向“山谷”中注水，水位则会逐渐升高，然后不同山谷的水就会汇集在一起，如果我们阻止来自不同山谷的水汇集，我们需在水流可能交汇处建立堤坝，我们需要把图像分成两个不同的集合：集水盆地和分水岭线。我们建立的堤坝即是分水岭线，也即是对原图像的分割。但是由于图像中的噪声或任何其他不规则性，这种方法会造成过度分割的结果。所以OpenCV。
分水岭分割算法程序
10-23
分水岭分割算法程序，试验过，效果很好！分水岭分割算法程序，试验过，效果很好！
matlab 分水岭分割算法
07-28
matlab分水岭分割算法实例，内涵有实测数据，亲测可用！
用分水岭算法实现图像分割 (祝勇)
TargetStudio的专栏
10-28 6458
工作日志任务：用分水岭算法实现图像分割分水岭算法的概念及原理分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随
用分水岭算法实现图像分割
qq_42598935的博客
10-30 581
参考链接
基于分水岭算法的图像分割
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04-20 1798
简单介绍了分水岭分割算法，分割硬币实例
计算机视觉——OpenCV 使用分水岭算法进行图像分割
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04-26 3422
分水岭算法通过模拟自然地形来实现图像中物体的分类。在这一过程中，每个像素的灰度值被视作其高度，灰度值较高的像素形成山脊，即分水岭，而二值化阈值则相当于水平面，低于这个水平面的区域会被“淹没”。
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因此，OpenCV实现了一个基于标记的分水岭算法，你可以在其中指定哪些是要合并的谷点，哪些是不合并的。用一种颜色（或强度）标记我们确定为前景或对象的区域，用另一种颜色标记我们确定为背景或非对象的区域，最后标记我们不确定的区域，用0标记它。然后我们的标记将使用我们给出的标签进行更新，对象的边界将具有-1的值。随着水的上升，取决于附近的峰值（梯度），来自不同山谷的水，明显具有不同的颜色将开始融合。我们确切知道的区域（无论是前景还是背景）都标有任何正整数，但不同的整数，我们不确定的区域只是保留为零。
使用分水岭算法对一幅图像进行分割，并观察分割的效果
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08-11 392
使用分水岭算法对一幅图像进行分割，并观察分割的效果 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def read_img(img_7_path,img_8_path): img=cv2.imread(img_7_path) gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
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