形态学分水岭算法

形态学分水岭算法
形态学分水岭算法（morphological watershed algorithm）是一种用于图像分割的算法，基于数学形态学的基本操作。

形态学分水岭算法基于对图像中的局部极小值进行分割。

它的基本思想是将图像看作是地理地形，其中的亮度变化可以看作是高度变化。

通过在图像中添加水，水源从局部极小值开始扩散，当两个水源相遇时，就会形成边界。

算法的具体步骤如下：
1. 对原始图像进行预处理，包括灰度化、滤波等操作，使图像更适合进行分割。

2. 使用梯度变换方法，计算图像的梯度或边缘信息。

这些边缘将成为分水岭的标记。

3. 对梯度图像进行二值化操作，得到梯度图像中的局部极小值。

4. 对二值化后的图像进行种子点标记，将每个局部极小值点标记为不同的区域（或水源）。

5. 进行水流模拟，将水从每个水源点开始扩散，使得水流逐渐融合并形成分割的边界。

水流的融合过程中，会遇到各种情况，例如水源相遇、水流进入高地等，需要根据算法设定的规则来处理这些情况。

6. 最后根据每个水源中像素的标记值，将图像分割成不同的区域。

形态学分水岭算法在图像分割领域有较广泛的应用，特别是在医学图像分割中常被用于分割细胞、组织等。

然而，该算法在处理有噪声、重叠和接触的物体时可能会产生过分分割的问题，因此需要结合其他方法进行改进和优化。