OpenCV2:硕士篇 图像分割技术-分水岭分割

本文介绍了分水岭分割算法的基本原理及其实现步骤。该算法通过模拟水流研究地形起伏现象,将图像视为地貌特征,并利用像素灰度值分布进行区域划分。文中详细解释了图像的三种特征点,并给出了具体的实现流程。

一.简介

分水岭分割是通过模拟水流来研究地形起伏现象的一种分割方法,其原理是把图像看作地理上的地貌特征,利用像素的灰度值分布特征,对每个符合特征的区域进行划分,形成边界以构成分水岭

分水岭分割的图像是地形起伏的,其中梯度大小跟高度相关

分水岭算法中的图像有三种特征点:局部最值点 交汇边缘点  连接区域点

在计算机视觉中,我们常常关注的目标特征是颜色和灰度

 

二.实现分水岭分割

分水岭分割算法的实现途径有多种,可以采用图像距离变换来实现.

(1) 对源图像进行灰度化,并使用OTSU进行二值化操作

(2) 对二值化图像进行形态学开操作,利用 distanceTransform 完成图像距离变换操作

(3) 归一化距离变换统计图像,并计算相应连通域分割块

 

转载于:https://www.cnblogs.com/k5bg/p/11230338.html

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