Opencv4 学习十八分水岭------2019年寒假休息在家看书

前言

在许多实际应用中需要分割图像，但无法从背景中获得有用信息。分水岭算法（watershed algorithm）在这方面非常有效。可以把图像中的边缘转化为“山脉”，将均匀区域转化为“山谷”，这样有助于分割目标。

分水岭算法是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，基本思想是把图像看做测地学上的拓扑地貌，图像中的每一点的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的区域称为积水盆，而积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。随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个积水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。

分水岭的计算是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法由L.Vincent提出。在该算法中，分水岭计算分为：

 

1. 排序。首先对每个像素的灰度级进行从低到高的排序
2. 淹没。在从低到高实现淹没的过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出FIFO结构进行判断及标注

分水岭变换得到的是输入图像的积水盆图像，积水盆之间的边界点，就是分水岭。

• 分水岭表示输入图像的极大值点