71、基于高度图的图像分割方法解析

基于高度图的图像分割方法解析

在图像处理领域，图像分割是一项关键任务，它旨在将图像划分为不同的区域，以便更好地理解和分析图像内容。传统的图像分割方法在处理复杂图像，如自然物体图像时，往往面临挑战。本文将介绍一种基于高度图的图像分割新方法，该方法能够有效应对这些难题。

1. 形态学分水岭分割概述

形态学分水岭分割是一种基于图像灰度值的分割方法，它将图像视为一个地形景观，灰度值代表不同的高度。分割过程就像缓慢淹没这个景观，水首先填充最深的山谷，随着水位上升，当水即将溢出山峰时，会筑起堤坝以防止水溢出。最终，当整个景观被淹没，只剩下堤坝时，这些堤坝就构成了图像的分割结果。

然而，这种方法存在一个明显的缺点，即容易导致过分割。因为每个分割区域都源于高度图中的局部最小值，可能会产生过多的小区域。为了解决这个问题，通常会使用标记（markers）来限制分割区域的数量。标记指定了水可以出现的位置，未被标记的山谷最终会被相邻山谷的水淹没，并被分配到相应的分割区域。

2. 基于高度图的图像分割流程

基于高度图的图像分割方法主要包括以下几个关键步骤：
1. 边缘检测 ：通过边缘检测算法从原始图像中提取边缘信息，生成二值边缘图像。
2. 高度图生成 ：根据二值边缘图像生成灰度值的高度图，该高度图能够反映原始图像的内容特征。
3. 骨架提取 ：从高度图中提取骨架图像，作为分水岭算法的标记，以防止过分割。
4. 分水岭分割 ：利用高度图和骨架图像进行分水岭分割，得到最终的分