分水岭算法(完整版)
分水岭分割算法
分水岭分割算法分水岭分割算法是计算机视觉领域中的一种常用图像分割技术，它可以将图像中的物体和背景或两个不同物体进行分割。
这种算法具有计算快速、模型简单等优点，能够有效地检测图像中的轮廓，目前被广泛应用在计算机视觉领域，如自动驾驶、机器人技术、图像识别等，在多个工业领域中发挥着重要作用。
分水岭分割算法又叫洪水填充算法，它是一种基于形态学概念的算法，它可以用来区分输入图像中不同物体的边界，从而实现图像的分割和对象的检测。
该算法的基本思想是：把一个连续的图像分割成较小的连接区域，每个区域中的灰度差较小，而边界之间的灰度差比较大，以此实现图像的分割。
分水岭分割算法的主要步骤如下：（1）计算图像的梯度信息，即用梯度滤波器来计算图像中每个对象的边界；（2）用反演函数来找到灰度边界上的边界点，并且根据几何约束均匀地将它们分割成几块；（3）把分割的边界点标记为未知，并且用洪水填充的方法来填充所有的未知点；（4）根据梯度信息，对填充点进行分类，实现图像的分割。
分水岭分割算法有计算简单、模型简单等优点，它能够有效地检测图像中的轮廓，在各种低级图像处理和图像分割技术中都发挥着重要作用。
此外，它还被广泛用于生物医学图像分析、机器人以及自动驾驶等领域。
但是，分水岭分割算法也存在一些缺点，例如，对于图像中的小物体的分割效果较差，容易出现图像分割结果的误分等问题；同时，该算法可能很难处理较大的图像，因为它很容易受到噪声干扰。
因此，在应用分水岭分割算法之前，应该加以考虑，根据不同的场景和要求来选择不同的算法，能够有效地解决图像分割难题。
同时，对算法参数也需要进行调整，以便获得更准确的图像分割结果。
总之，分水岭分割算法是一种简单有效的图像分割技术，它可以用来分割图像中不同物体的边界，广泛应用于计算机视觉领域，为多个工业领域提供了有效的解决方案。
但是，它也存在一些缺点，所以，在使用该算法时，应当仔细考虑，以便获得更好的图像分割结果。
分水岭 算法
分水岭算法1. 简介分水岭算法（Watershed algorithm）是一种图像分割算法，可以将图像中的不同区域进行分离和标记。
它基于图像的灰度值和梯度信息，将图像看作一个地形地貌，并从低处向高处逐渐充满水，直到不同区域之间的水汇聚形成分割线。
该算法最初是由Belknap和Hoggan在1979年提出的，后来被广泛应用于计算机视觉领域，特别是在医学图像处理、目标检测和图像分析等方面。
2. 原理2.1 灰度变换在进行分水岭算法之前，需要对原始图像进行灰度变换。
这可以通过将彩色图像转换为灰度图像来实现。
灰度图像中的每个像素点都代表了原始彩色图像中相应位置的亮度值。
2.2 梯度计算接下来，需要计算灰度图像中每个像素点的梯度值。
梯度表示了亮度变化的速率，可以帮助我们找到不同区域之间的边界。
常用的梯度计算方法有Sobel、Prewitt和Scharr等算子。
这些算子对图像进行卷积操作，将每个像素点的梯度计算为其周围像素点的亮度差值。
2.3 标记初始化在进行分水岭算法之前，需要为每个像素点初始化一个标记值。
通常情况下，我们可以将背景区域标记为0，前景区域标记为正整数。
2.4 梯度图像处理接下来，我们将梯度图像中的每个像素点看作一个地形地貌中的一个位置，并将其灌满水。
初始时，所有像素点的水位都是0。
2.5 水汇聚从灰度最小值开始，逐渐增加水位直到灰度最大值。
在每次增加水位时，会发生以下情况： - 当前水位高于某个位置的梯度值时，该位置被认为是不同区域之间的边界。
- 如果两个不同区域之间存在连接路径，则会发生水汇聚现象。
此时需要将这两个区域合并，并更新合并后区域的标记值。
2.6 分割结果当水位达到最大值时，分割过程结束。
此时所有不同区域之间都有了明确的边界，并且每个区域都有了唯一的标记值。
3. 算法优缺点3.1 优点•分水岭算法是一种无监督学习方法，不需要依赖任何先验知识或训练数据。
•可以对图像中的任意区域进行分割，不受形状、大小和数量的限制。
分水岭算法的概念及原理
分水岭算法的概念及原理
分水岭算法（Watershed Algorithm）是一种用于图像分割的算法，它基于山脊线（ridge line）和水流的概念，能够将图像中的物体分割出来。
该算法的主要原理是将图像看作地形地貌，将亮度视作高程，通过模拟洪水灌溉的过程，将图像分割成多个区域。
分水岭算法的核心思想是：将图像中的亮度极值点视作各个地块的山峰，从这些山峰出发，模拟水流的分布过程，即从高处向低处流动，在流动的过程中形成不同的流域。
当水流面临两个流域的交汇区时，就会形成分水岭，从而将图像分割成多个区域。
具体的分水岭算法步骤如下：
1.预处理：将彩色图像转换成灰度图像，并进行平滑处理，以减少噪声的干扰。
2.计算梯度图像：通过计算图像灰度值的梯度来得到梯度图像。
梯度较大的地方通常表示物体的边界。
3.标记种子点：选取梯度图像中的极值点作为种子点（山峰），这些点将成为分水岭的起点。
4.洪水灌溉：从种子点开始模拟水流的分布过程。
初始化一个标记图像，将种子点周围标记为相应的流域。
然后将水从种子点开始向相邻的像素流动，直到遇到另一个流域或已经被标记过。
这样不断地灌溉，最终得到一个水流分布图。
6.后处理：将不可靠的区域（通常是细长的、过于小的区域）进行合并，得到最终的分割结果。
总的来说，分水岭算法是一种基于洪水灌溉模拟的图像分割算法，通过模拟水流的分布过程，将图像分割成多个区域，从而准确地分割出物体边界。
分水岭算法步骤
分水岭算法步骤分水岭算法是一种用于图像分割的算法，其原理是根据图像中不同区域的灰度差异来确定分割点，从而将图像分割成多个区域。
下面将详细介绍分水岭算法的步骤。
1. 图像预处理在使用分水岭算法进行图像分割之前，需要对图像进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、平滑图像、增强图像的边缘等。
常见的预处理方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
2. 计算梯度图像梯度图像可以反映图像中不同区域的边缘信息。
通过计算图像的梯度，可以得到一个梯度图像，其中每个像素点的灰度值表示该点的梯度强度。
常用的方法是使用Sobel算子或Laplacian算子计算图像的梯度。
3. 计算图像的标记在分水岭算法中，需要将图像的每个像素点标记为前景、背景或未知区域。
通常情况下，可以通过用户输入或者阈值分割等方法来得到一个初始的标记图像。
4. 计算距离变换距离变换是指计算图像中每个像素点到最近的前景区域像素点的距离。
通过距离变换，可以得到一个距离图像，其中每个像素点的灰度值表示该点到最近前景像素点的距离。
5. 寻找种子点种子点是指位于图像中的一些特殊点，用于标记不同的区域。
通常情况下，种子点位于图像的前景和背景之间的边界处。
可以通过阈值分割等方法来寻找种子点。
6. 计算分水岭变换分水岭变换是一种基于图像的梯度和距离变换来确定图像分割的方法。
在分水岭变换中，首先将种子点填充到距离图像中，然后通过计算梯度和距离变换来确定分割线的位置，从而将图像分割为多个区域。
7. 后处理在得到分割后的图像之后，可能会存在一些图像分割不准确或者存在过度分割的问题。
因此，需要进行一些后处理的操作，如去除小的区域、合并相邻的区域等，以得到最终的分割结果。
总结起来，分水岭算法是一种基于图像的梯度和距离变换来进行图像分割的算法。
通过对图像进行预处理、计算梯度图像、计算标记、计算距离变换、寻找种子点、计算分水岭变换和后处理等步骤，可以得到一个准确的图像分割结果。
分水岭算法在图像分割领域具有广泛的应用，并且在处理复杂图像时能够取得较好的效果。
分水岭 算法
分水岭算法1. 介绍分水岭算法（Watershed algorithm）是一种图像处理算法，主要用于图像分割。
它以图像中的亮度或颜色信息为基础，将图像划分为不同的区域，从而实现图像的分割与提取。
分水岭算法的基本原理是将图像视为地形图，其中亮度或颜色信息类似于地形高度，而分水岭则代表不同的区域。
通过模拟水从高处流下，在分水岭相交的地方形成分割线，将图像分成不同的区域。
分水岭算法广泛应用于计算机视觉、图像分析、医学图像处理等领域。
它可以用于目标检测、图像分割、图像融合、边缘检测等任务。
分水岭算法具有较好的鲁棒性和适应性，对于不同类型的图像都能取得较好的效果。
2. 基本原理分水岭算法的基本原理可以概括为以下几个步骤：2.1 灰度化首先，将彩色图像转换为灰度图像。
这是因为分水岭算法主要基于图像的亮度信息进行分割，灰度图像能够更好地表达图像的亮度变化。
2.2 预处理对灰度图像进行预处理，包括去噪和平滑处理。
去噪可以使用各种滤波器，如中值滤波器、高斯滤波器等。
平滑处理可以使用图像平滑算法，如均值滤波器、高斯滤波器等。
预处理的目的是减少图像中的噪声和不必要的细节，使得后续的分割更加准确。
2.3 计算梯度图像通过计算图像的梯度，可以得到图像中的边缘信息。
常用的梯度算子有Sobel算子、Prewitt算子等。
梯度图像可以用来寻找图像中的边缘和区域边界。
2.4 标记种子点选择一些种子点，作为分水岭的起始点。
种子点通常位于图像中的明显边缘或区域边界处。
可以手动选择种子点，也可以使用自动选择的方法。
2.5 填充区域从种子点开始，利用水流模拟的方式填充整个图像。
水从高处向低处流动，当水流到达一个分水岭时，会分流到周围的区域中。
在水流过程中，会形成分割线，将图像分成不同的区域。
2.6 分割结果根据分水岭的位置，将图像分成不同的区域。
分割结果可以通过分水岭线进行可视化展示，也可以将不同区域标记为不同的颜色。
3. 算法改进分水岭算法在实际应用中存在一些问题，如过分细化、过分合并等。
分水岭算法
分水岭算法有好多种实现算法，拓扑学，形态学，浸水模拟和降水模拟等方式。
分水岭算法(Watershed Algorithm)，是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。
现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕山，山围水的情形。
当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。
而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或都是连通的关系，就是分水岭（watershed）。
分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。
分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。
在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。
首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，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集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。
显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。
因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即g(x,y)=grad(f(x,y))={[f(x,y)-f(x-1,y)]2[f(x,y)-f(x,y-1)]2}0.5式中，f(x,y)表示原始图像，grad{.}表示梯度运算。
分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化，都会产生过度分割的现象。
但同时应当看出，分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，是得到封闭连续边缘的保证的。
另外，分水岭算法所得到的封闭的集水盆，为分析图像的区域特征提供了可能。
为消除分水岭算法产生的过度分割，通常可以采用两种处理方法，一是利用先验知识去除无关边缘信息。
二是修改梯度函数使得集水盆只响应想要探测的目标。
为降低分水岭算法产生的过度分割，通常要对梯度函数进行修改，一个简单的方法是对梯度图像进行阈值处理，以消除灰度的微小变化产生的过度分割。
即g(x,y)=max(grad(f(x,y)),gθ)式中，gθ表示阈值。
分水岭算法之自下而上的模拟泛洪的算法流程
分水岭算法是一种用于图像分割的算法，它能够将图像中的不同区域进行分割，并找到它们之间的分界线。
此算法的主要思路是通过模拟泛洪的方式来不断扩展各个区域，直到它们彼此分离为止。
分水岭算法通常分为两种实现方式，一种是自上而下的方式，另一种是自下而上的方式。
本文将重点介绍和探讨自下而上的模拟泛洪的分水岭算法流程，以帮助读者更好地理解该算法的原理和实现方法。
一、初始化1. 为图像创建距离变换图：首先需要将输入的图像进行预处理，创建一个距离变换图。
距离变换图中的每个像素表示该像素到最近的边界像素的距离。
2. 初始化标记图：标记图用来记录每个像素的标记信息，标记哪些像素属于同一个区域。
初始化时，将标记图中的像素值都设为0。
3. 初始化队列：为了模拟泛洪的过程，需要使用一个队列来存储待处理的像素。
将图像中的所有边界像素加入到队列中。
二、泛洪过程1. 从队列中取出一个像素，并记录其标记值。
2. 遍历该像素周围的像素，如果周围的像素未被标记过且不是边界像素，则将其加入到队列中，并将其标记值设为与当前像素相同。
3. 如果周围的像素已被标记过，且标记值不同于当前像素，则说明这两个区域相遇了。
此时需要将它们之间的分界线更新为分水岭，并将其加入到分水岭集合中。
4. 重复以上步骤，直到队列为空。
三、分水岭线处理1. 对分水岭集合中的像素进行排序：根据它们到最近的边界像素的距离，对分水岭集合中的像素进行排序。
2. 将排序后的像素逐个取出，遍历其周围的像素：如果周围的像素属于相同的区域，则将其标记为该区域的像素。
3. 重复以上步骤，直到所有分水岭像素都被处理完毕。
四、结果展示1. 根据标记图，可以将图像进行分割并展示不同区域的边界线或分水岭线。
2. 可以对图像进行进一步的后处理，如去除噪声、优化分割结果等。
通过以上的介绍，相信读者对于自下而上的模拟泛洪的分水岭算法流程有了更深入的了解。
虽然分水岭算法在图像分割领域具有广泛的应用，但其实现过程相对复杂，需要深入理解其原理和算法流程。
分水岭算法
分水岭算法1. 简介分水岭算法是一种用于图像分割的算法。
通过将图像视为地形地貌，将图像中的每个像素视为一个水滴，从低处开始模拟水的渗透和汇聚过程，最终得到图像中的不同区域。
分水岭算法最初用于地理学中的水文地貌研究，后来被引入到计算机视觉领域中。
它在图像分割、目标检测、图像处理等方面具有广泛的应用。
2. 算法步骤分水岭算法包含以下几个步骤：2.1 图像预处理首先，对原始图像进行预处理，以便更好地进行分水岭算法的运算。
预处理的步骤可以包括灰度化、去噪、平滑滤波等。
2.2 计算图像的梯度梯度表示图像中每个像素的边缘强度。
通过计算图像的梯度，可以找到图像中的边缘和纹理信息。
常用的计算梯度的方法包括Sobel、Prewitt等算子。
2.3 寻找图像中的标记点标记点是分水岭算法中的关键概念，表示图像中的起始点或分水岭点。
标记点的选取对于最终分割结果有很大的影响。
通常情况下，可以通过阈值分割、连通区域分析等方法寻找图像中的标记点。
2.4 计算距离变换图距离变换图是一个将图像中每个像素替换为其与最近标记点之间距离的图像。
通过计算距离变换图，可以评估每个像素到最近标记点的距离。
2.5 计算分水岭线分水岭线是指图像中的边缘或过渡区域，它将不同的区域分隔开来。
通过计算距离变换图，可以找到图像中的分水岭线。
2.6 执行分水岭漫水算法最后，执行分水岭漫水算法，将图像中的每个像素与标记点进行比较，并根据像素值和距离变换图进行分割。
分水岭漫水算法会将图像中的不同区域分割成若干个连通区域。
3. 算法优缺点3.1 优点•分水岭算法可以对图像进行多种类型的分割，包括分割不完全的区域和不规则形状的目标。
•分水岭算法不需要预先知道目标的数量。
•分水岭算法可以自动识别图像中的背景和前景。
3.2 缺点•分水岭算法对于噪声和纹理较强的图像分割效果不理想。
•分水岭算法对于图像中的非连通区域分割效果差。
•分水岭算法具有较高的计算复杂度，对于大规模图像处理较为困难。
emgu分水岭算法计数
emgu分水岭算法计数摘要：一、分水岭算法简介1.分水岭算法的概念2.分水岭算法的应用场景二、emgu分水岭算法实现1.emgu库简介2.emgu分水岭算法原理3.emgu分水岭算法步骤三、emgu分水岭算法计数1.计数原理2.计数方法3.计数结果分析四、案例演示1.图像处理实例2.结果分析正文：【一、分水岭算法简介】分水岭算法（Watershed algorithm）是一种图像处理领域中的边缘检测和分割技术。
它的基本思想是寻找图像中像素之间的极值点，将这些极值点作为分水岭，将图像划分为不同的区域。
这种算法具有较好的适应性和稳定性，可以有效处理复杂场景下的图像分割问题。
【二、emgu分水岭算法实现】emgu（Emgu CV）是一个基于OpenCV的.NET库，提供了丰富的图像处理功能。
emgu分水岭算法实现了分水岭原理，并对算法进行了优化。
以下是emgu分水岭算法的基本步骤：1.对输入图像进行预处理，如滤波、去噪等。
2.计算图像的梯度幅值和方向。
3.寻找梯度幅值的最大值点和最小值点。
4.将最大值点和最小值点连接成边缘。
5.对边缘进行填充，得到分割后的图像。
【三、emgu分水岭算法计数】emgu分水岭算法计数是对分割后的图像中边缘像素进行统计的过程。
计数原理是根据边缘像素的颜色、纹理等特征，将其分为不同的类别。
以下是一种简单的计数方法：1.预处理：对分割后的图像进行去噪、平滑等操作，以消除边缘附近的噪声。
2.特征提取：从处理后的图像中提取边缘像素的特征，如颜色、纹理等。
3.分类：根据特征将边缘像素分为不同的类别。
可以使用机器学习方法（如SVM、神经网络等）进行分类。
4.计数：统计各个类别边缘像素的数量，得到最终的结果。
【四、案例演示】以下是一个使用emgu分水岭算法进行图像处理的实例：1.输入图像：一幅包含建筑物、道路、树木等元素的复杂场景图像。
2.使用emgu分水岭算法进行分割。
3.观察分割结果：可以发现，建筑物、道路和树木等元素得到了较好的分割。
分水岭算法综述
分水岭算法综述分水岭算法是图像分割领域中常用的一种算法，它可以将图像分割成不同的区域，每个区域内的像素具有相似的特征。
本文将对分水岭算法进行综述，介绍其原理、应用以及优缺点。
一、分水岭算法的原理分水岭算法的原理源于水在山谷中流动的过程。
首先，将图像看作一个地形图，较亮的区域对应山峰，较暗的区域对应山谷。
然后，通过在地形图上进行洪水填充，使得水从山峰的高处流向山谷的低处，最终形成水汇聚的区域。
这些水汇聚的区域即为图像的分割结果。
分水岭算法的核心是确定图像中的山峰和山谷。
为了实现这一点，需要进行图像的预处理。
首先，对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。
然后，通过应用梯度算子，计算图像中每个像素的梯度值。
梯度值较大的像素被认为是山峰，梯度值较小的像素被认为是山谷。
在预处理完成后，可以开始进行分水岭算法的主要步骤。
首先，将山峰像素标记为前景，山谷像素标记为背景。
然后，将标记的像素区域称为markers。
接下来，通过对markers进行洪水填充，将水从山峰处逐渐流向山谷。
当水汇聚到一定程度时，会形成分割的边界，即分水岭。
二、分水岭算法的应用分水岭算法在图像分割领域有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 医学图像分割：分水岭算法可以用于医学图像的分割，如MRI图像中的肿瘤分割、X射线图像中的骨骼分割等。
通过将图像分割成不同的区域，医生可以更好地观察和分析病变部位。
2. 地质勘探：分水岭算法可以用于地质勘探中的岩石分割。
通过将地质图像分割成不同的区域，可以更好地识别和分析不同类型的岩石，有助于矿产资源的开发和利用。
3. 视觉检测：分水岭算法可以用于视觉检测中的目标分割。
通过将图像中的目标分割出来，可以更好地进行目标识别和跟踪，有助于自动驾驶、智能监控等领域的发展。
三、分水岭算法的优缺点分水岭算法具有以下优点：1. 算法简单：分水岭算法的原理简单易懂，实现相对容易。
2. 适用性广泛：分水岭算法可以用于不同类型的图像，包括医学图像、地质图像、自然图像等。
分水岭分割算法
分水岭分割算法分水岭分割算法（WatershedSegmentation）是一种图像分割技术，它把图像中的不同部分分开，如果使用正确的参数，就可以把图像分割成像素级别的部分，从而可以更好地分析和理解图像中每一部分之间的关系。
分水岭算法是基于拓扑上的局部连接理论，它能够把图像中通过灰度级值变化连接起来的不同物体分开。
分水岭的主要作用是把图像中的物体分割出来，以便进行进一步的分析和计算。
分水岭算法是一种基于灰度图像的图像分割技术，它把图像中的不同部分分开，其主要原理是把图像中的不同物体分离开来，分水岭算法首先把图像分割成几个局部区域，然后使用灰度级值变化来把不同区域分开。
#### 二、分水岭分割算法的工作原理分水岭分割算法是一种基于图像运算的图像分割技术，它采用最小代价的方式将图像中的不同物体分开，是一种基于拓扑的图像分割方法。
具体的工作原理是：首先，对图像进行梯度变换，从而产生具有较大灰度变化的特征边界，然后将这些特征边界转换为灰度山（Grayscale mountains），灰度山并不只是灰度变化，而是把图像上的每一个像素看作一个小山，这样就可以将相邻像素群聚成一个集合，每个集合就是一个灰度山。
然后，分水岭算法会追踪分水岭（watersheds），分水岭就是把多个灰度山的边界联系起来的路径，这些路径就像河流一样，从一个山峰流入另一个山峰，如果有多个灰度山，就有多条分水岭，这样就可以把图像中的不同物体分隔开来。
最后，通过对每条分水岭的分析，就可以把图像中的不同物体分开，达到图像分割的目的。
#### 三、分水岭分割算法的优点分水岭分割算法是一种图像分割技术，它可以把图像分割成几个局部区域，然后使用灰度级值变化来把不同区域分开，从而把图像中的不同物体分离开来。
分水岭分割算法有以下优点：（1）计算简单：分水岭分割算法的计算是基于拓扑的局部连接理论，而不是复杂的理论，因此它的运算速度快，计算量少，是一种高效的图像分割技术。
分水岭分割算法及其基本步骤
分水岭分割算法及其基本步骤
宝子，今天咱来唠唠分水岭分割算法哈。
分水岭分割算法呢，就像是在一幅图像的“地形”上找分界线。
想象一下图像的灰度值就像地形的高度，灰度高的地方像山峰，灰度低的地方像山谷。
这个算法的目标呀，就是找到那些把不同“区域”分开的“分水岭”。
比如说一幅有多个物体的图像，它能把每个物体所在的区域分开来。
那它的基本步骤大概是这样滴。
先得把图像看成是一个拓扑地貌。
这就好比把图像变成了一个有山有谷的小世界。
然后呢，要确定一些“种子点”，这些种子点就像是每个区域的起始点。
比如说，你想把图像里的一个圆形物体和周围分开，就在圆形物体内部选个点当种子点。
接着呀，从这些种子点开始，像水从源头往外流一样，根据图像的灰度信息往外扩展。
灰度变化平缓的地方就容易被包含进来，而灰度变化突然的地方，就像是遇到了悬崖或者堤坝，就成了可能的分界线。
在这个过程中呢，算法会不断判断哪些区域该合并，哪些该分开。
就像你在整理东西，把同类的放在一起，不同类的分开。
最后呢，就形成了分割后的各个区域啦。
这个算法可有趣了，就像是在图像的小世界里当一个规划师，给每个物体或者区域划分地盘呢。
不过它也有小缺点哦，有时候可能会对噪声比较敏感，就像你在一个有点乱的地方划分区域，那些小干扰就可能让划分不那么准确啦。
但总体来说，在图像分割领域，分水岭分割算法还是很厉害的一个小能手哦。
。
分水岭算法
分水岭算法分水岭算法是一种图像区域分割法，在分割的过程中，它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据，从而将在空间位置上相近并且灰度值相近（求梯度）的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓。
一、操作方法分水岭算法常用的操作步骤：彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。
二、对灰度图的地形学解释，我们我们考虑三类点：1. 局部最小值点，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候，由于重力作用，水最终会汇聚到该点。
注意：可能存在一个最小值面，该平面内的都是最小值点。
2. 盆地的其它位置点，该位置滴的水滴会汇聚到局部最小点。
3. 盆地的边缘点，是该盆地和其它盆地交接点，在该点滴一滴水，会等概率的流向任何一个盆地。
三、分水岭算法图像的灰度空间很像地球表面的整个地理结构，每个像素的灰度值代表高度。
其中的灰度值较大的像素连成的线可以看做山脊，也就是分水岭。
其中的水就是用于二值化的gray threshold level，二值化阈值可以理解为水平面，比水平面低的区域会被淹没，刚开始用水填充每个孤立的山谷(局部最小值)。
当水平面上升到一定高度时，水就会溢出当前山谷，可以通过在分水岭上修大坝，从而避免两个山谷的水汇集，这样图像就被分成2个像素集，一个是被水淹没的山谷像素集，一个是分水岭线像素集。
最终这些大坝形成的线就对整个图像进行了分区，实现对图像的分割。
四、分水岭算法的整个过程：1 把梯度图像中的所有像素按照灰度值进行分类，并设定一个测地距离阈值。
2 找到灰度值最小的像素点（默认标记为灰度值最低点），让threshold从最小值开始增长，这些点为起始点。
3 水平面在增长的过程中，会碰到周围的邻域像素，测量这些像素到起始点（灰度值最低点）的测地距离，如果小于设定阈值，则将这些像素淹没，否则在这些像素上设置大坝，这样就对这些邻域像素进行了分类。
分水岭算法原理
分水岭算法原理
分水岭算法是一种图像分割的算法，旨在将图像分割成多个不重叠的区域。
其原理主要包括以下几个步骤：
1. 将图像转换为灰度图像，并应用滤波操作以去除噪音。
2. 对图像进行二值化处理，将图像分为前景区域和背景区域。
3. 计算图像的梯度，并根据梯度大小确定种子点。
4. 初始化标记图像和队列，将种子点添加到队列中。
5. 迭代地从队列中取出像素点，根据像素点的邻域关系进行扩展。
6. 根据像素点的邻域像素值和标记图像的标签进行更新。
7. 将更新后的像素点添加到队列中。
8. 不断重复步骤5-7，直到队列为空。
9. 根据标记图像中的标签生成最终的分割结果。
分水岭算法的核心思想是将图像视为一个地形图，其像素值可以被看作是地形高度。
通过计算图像的梯度，可以确定图像中的梯度谷点，即分水岭线的位置。
接着通过对梯度谷点进行扩展和更新，可以将图像分割成多个区域，每个区域代表一个分割结果。
需要注意的是，分水岭算法对图像的初始分割结果非常敏感，且对噪声较为敏感。
因此，在实际应用中，通常需要对图像进行预处理和后处理，以提高算法的效果。
分水岭算法原理
分水岭算法原理
分水岭算法是一种用于图像分割的算法，它基于图像的亮度和灰度分布特点，在图像中找到各个亮度区域的分割线。
算法的原理如下：
1. 首先，将图像转换成灰度图像，并进行图像的预处理操作，如去噪、平滑等，以便更好地提取图像的特征。
2. 对图像进行分割前的初始化操作。
为此需要根据图像的灰度分布，寻找到图像的前景和背景的初始估计区域。
3. 基于这个初始估计区域，生成一个距离变换图。
距离变换图中，每个像素点的值表示该像素点到最近的前景像素点的距离。
4. 在距离变换图的基础上，根据图像的梯度信息，生成一个梯度图。
梯度图中，每个像素点的值表示该像素点到最近的背景像素点的距离。
5. 根据距离变换图和梯度图，生成一个结果图。
结果图中，每个像素点的值表示该像素点到前景和背景之间的分水岭的距离。
6. 对结果图进行连通区域分析，将相邻的相同值像素点合并成一个区域。
7. 对区域进行标记，将前景和背景进行分类。
8. 最后，根据标记结果，完成图像的分割。
通过以上步骤，分水岭算法可以在图像中准确地找到各个亮度区域的分割线，实现图像的分割操作。
分水岭算法
银色木纹的提取
等级分割
(1)通过分分水岭算法,得到一张初始的分割图片(对 比如下)
(2)以这些相对高度为基础,再次用分水岭算法,可达一 级的分割图如下
应用
应用
应用
Thank you!
分割原理
(1)任何的灰度级图像都可以被看做是一个地形图
(2)假设我们在每个区域最小值位置地方打个洞,让水以 均匀的速度上升,从低到高淹没整个地形.当处在不同的 汇聚盆地中的水将要聚合在一起时,修建大坝将阻止聚 合,最后得到的水坝边界就是分水岭的分割线.
定义变量
分水岭算法
C(Mi )表示与局部最小值Mi相联系的汇水盆地内点的集合
➢对图片进行预处理 ➢分割时添加约束 ➢分割后对图像进行再处理
标记约束分水岭算法
改进的分水岭算法,从先前已经定好的区域开始浸水
防止“过度分割”
电泳凝胶图像与经过标记约束分水岭转变的分割图
分割算法流图
分两步: (1)找到标记 (Markers)和判别 函数(function) (2) 通过1的标记 和函数实现算法
终止:n=max+1
分水岭分割方法应用在图像的梯度,那么集水处在理论上 就对应灰度变化最小的区域,而分水岭就对应灰度变化相 对最大的区域.
从上到下,从右到左
•原始图 •梯度图 •梯度图的分水岭 •最终轮廓
缺点:由于噪声或者局部不规则而引起”过度分割”
电泳凝胶图像与经过分水岭转变的分割图
分水岭算法的改进
分水岭算法
----------形态学图像分割算法
分水岭算法
➢图像分割定义 ➢分割原理 ➢分水岭算法 ➢标记约束分水岭算法 ➢等级分割
图像分割的定义
所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不 同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每 一个区域都满足特定区域的一致性。 常见的分割技术:
分水岭算法程序实现过程详解
注 意 ： 第 一 轮,把标 记点的 邻居点 放入相 应的优 先级队 列后,先 进先出 的原则 处理队 列中的 像素结 点,找 到一个 非零结 点后,执 行第1,2,3步 ,执 行完第 3步之 后,重新 更新队 列再次 进行扫 描.
一、有标记的分水岭算法 1.准备好原图和掩模图
2.对掩模图做初始化标记,以形成最初的注水区域,设置mask边框值为-1,即每个标记 种子,全为正值,1,2,3...都是一个初始聚水盆,标记的周围一圈的邻居像素就是聚 像素四邻域内有标记点,并将邻居像素对应原图 中的点放入相应的优先级队列
优先级队列
Y
0 1 2 3 4 5 6
...
254 255
X
4.递归注水过程,通过扫描0-255高度值队列,从队列0开始,如果找到一个像素结点,则弹出 该结点,并退出扫描.
①如果该点在mask中的四邻域,只存在一个非0值,则将该点标记为该非0值. ②如果存在两 个不同的非0值,表示该点为两个注水盆地的边缘,即分水岭线,在mark图像中标记该点为-1. ③扫描该点的邻居点,是否存在为0的mark域,存在的话这把该邻域点按照rgb高度值,放入
二、传统分水岭算法
传统的分水岭分割方法,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 域称为集水盆地,而集水盆地的边界则形成分水岭.基于梯度图像的直接分水 岭算法容易导致图像的过分割,产生这一现象的原因主要是由于输入的图像 存在噪声等而产生许多小的集水盆地,从而导致分割后的图像不能将图像中 有意义的区域表示出来.所以必须对分割结果的相似区域进行合并.
下标L表示左,R表示右,T表示上,B表示下,abs表示取绝对值
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）是图像分割的一种常用算法，主要用于将图像中的目标物体从背景中分离出来。
该算法的基本思想是将图像看作一个地形图，目标物体则是在该地形图上的高地或山峰，而背景则是低地或山谷。
算法通过在图像上执行一系列的形态学运算（如腐蚀和膨胀），将图像中的目标物体抬高，同时使背景下沉，最终在目标物体与背景之间形成分水岭线，从而实现目标物体的分割。
算法的具体步骤如下：
1. 对原始图像进行预处理，包括灰度化和去噪；
2. 对预处理后的图像进行梯度计算，得到图像的梯度图；
3. 对梯度图进行二值化，得到二值化图像；
4. 对二值化图像进行形态学运算，如开操作（腐蚀后再膨胀）；
5. 对形态学运算后的图像进行连通区域标记，得到连通区域的标签图；
6. 根据标签图，计算图像中的分水岭线；
7. 进行分水岭变换，将分水岭线标记为目标物体的边界；
8. 最终得到分割后的图像。
形态学分水岭算法可以应用于各种类型的图像分割问题，例如医学图像分割、遥感图像分割等。
但该算法也存在一些局限性，特别是对于图像中存在的局部最小值和边缘模糊等问题，可能会导致分割结果不理想。
因此，通常需要结合其他方法或算法进行改进和优化。
分水岭算法的详细介绍（附c代码）转
分水岭算法的详细介绍（附c代码）转所谓分水岭算法有好多种实现算法，拓扑学，形态学，浸水模拟和降水模拟等方式。
要搞懂就不容易了。
Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。
现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕山，山围水的情形。
当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。
而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或都是连通的关系，就是我们可爱的分水岭（watershed）。
为了得到一个相对集中的集水盆，那么让水涨到都接近周围的最高的山顶就可以了，再涨就要漏水到邻居了，而邻居，嘿嘿，水质不同诶，会混淆自我的。
那么这样的话，我们就可以用来获取边界灰阶大，中间灰阶小的物体区域了，它就是集水盆。
浸水法，就是先通过一个适当小的阈值得到起点，即集水盆的底；然后是向周围淹没也就是浸水的过程，直到得到分水岭。
当然如果我们要一直淹没到山顶，即是一直处理到图像灰阶最高片，那么，当中就会出现筑坝的情况，不同的集水盆在这里想相遇了，我们要洁身自爱，到这里为止，因为都碰到边界了；那么即使在相遇时没有碰到最高灰阶的地方，也需要人工构筑分水岭，区分不同的区域。
不再上山。
构筑属于自己的分水岭在计算机图形学中，可利用灰度表征地貌高。
图像中我们可以利用灰度高与地貌高的相似性来研究图像的灰度在空间上的变化。
这是空域分析，比如还可以通过各种形式的梯度计算以得到算法的输入，进行浸水处理。
分水岭具有很强的边缘检测能力，对微弱的边缘也有较好的效果。
这与分水岭扩张的阈值的设置有关系，阈值可以决定集水盆扩张的范围。
但自我构筑的能力却不受影响。
为会么这么说呢？为什么有很强的边缘检测能力，而又能得到相对集中的连通的集水盆？现实中很好办，我们在往凹地加水的时候，直到它涨到这一块紧凑的山岭边缘就不加了；但是如果有一条小山沟存在，那没办法，在初始阈值分割的时候，也就是山沟与集水盆有同样的极小值，而且它们之间是以这个高度一直连接的。
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青 衣
11053413 李小泷
• 分水岭算法实现步骤：先把图片转化为灰度梯度级图像， 在图像梯度空间内逐渐增加一个灰度阈值，每当它大于一 个局部极大值时，就把当时的二值图像(只区分陆地和水 域，即大于灰度阈值和小于灰度阈值两部分)与前一个时 刻(即灰度阈值上一个值的时刻)的二值图像进行逻辑异或 (XOR)操作，从而确定出灰度局部极大值的位置 。根据所 有灰度局部极大值的位置集合就可确定分水岭。
Lrgb = label2rgb(L, 'jet', 'w', 'shuffle');%转 化为伪彩色图像 subplot(122); imshow(Lrgb)%显示伪彩色图 像 title('分水岭伪彩色图像') 青 衣
figure; imshow(I), hold on himage = imshow(Lrgb);%在原图上显示 伪彩色图像 set(himage, 'AlphaData', 0.3); title('原图像上的Lrgb处理')
imcomplement(Iobr));%形态学重建 Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);%图像求反 subplot(122); imshow(Iobrcbr), %显示重建求反后的 图像 title('重建求反后的图像(Iobrcbr)')
fgm = imregionalmax(Iobrcbr);%局部极大值 figure; imshow(fgm), %显示重建后局部极大值图像 title('重建后局部极大值图像(fgm)')
此时再进行分水岭变换并显示得到的效果。
青 衣
gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm | fgm4);%置最小值 L = watershed(gradmag2);%分水岭变换 I4 = I; I4(imdilate(L == 0, ones(3, 3)) | bgm | fgm4) = 255;%前景及边界处置255 figure; subplot(121) imshow(I4)%突出前景及边界 title('突出前景及边界')
先做sobel算子用于边缘提取，然后转化为梯度级图像
青 衣
L = watershed(gradmag);%直接应用 分水岭算法 Lrgb = label2rgb(L);%转化为彩色图像 figure; imshow(Lrgb), %显示分割后的 图像 title('分割梯度级图像(Lrgb)')
青 衣
Watershed是matlab自带的函数,调用这个函 数后可直接应用分水岭分割算法,图像依稀可 以看到物体的轮廓，但效果不佳。
• 为使分水岭分割算法的效果更好，可分别对图像前景和背 景进行标记：本例中使用形态学重建技术对前景对象进行 标记，首先使用开操作，开操作之后可以去掉一些很小的 目标
青 衣
fgm3 = imerode(fgm2, se2);%腐蚀
fgm4 = bwareaopen(fgm3, 20);%开操作
I3 = I;
I3(fgm4) = 255;%前景处设置为255
青
figure; subplot(121)
衣
imshow(I3)%显示修改后的极大值区域
title('修改后的极大值区域')
青 衣
rgb = imread('pears.png');%读取原图像 imshow(rgb) title('原图')
I = rgb2gray(rgb);%转化为灰度图像 figure; subplot(121)%显示一行两列第1张 imshow(I) title('原图灰度图像')
青 衣
hy = fspecial('sobel');%sobel算子 hx = hy'; Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate');%滤波求y 方向边缘 Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate');%滤波求x 方向边缘 gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);%求摸 subplot(122); imshow(gradmag,[]), %显示梯度 title('(gradmag)梯度级')
Ioc = imclose(Io, se);%形态学关操作 figure; subplot(121) imshow(Ioc), %显示关操作后的图像 title('关操作(Ioc)')
青 衣Βιβλιοθήκη Iobrd = imdilate(Iobr, se);%对图像进行膨胀 Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), ...
青 衣
I2 = I; I2(fgm) = 255;%局部极大值处像素值设为255 figure; imshow(I2), %在原图上显示极大值区域 title('原图上的极大值区域(I2)')
se2 = strel(ones(5,5));%结构元素
fgm2 = imclose(fgm, se2);%关操作
se = strel('disk', 20);%圆形结构元素 Io = imopen(I, se);%形态学开操作 figure; subplot(121) imshow(Io), %显示执行开操作后的图像
title('开操作之后的图像(Io)') Ie = imerode(I, se);%对图像进行腐蚀 Iobr = imreconstruct(Ie, I);%形态学重建 subplot(122); imshow(Iobr), %显示重建后的图像 title('打开重建(Iobr)')
bw = im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr));%转化为二值图像 subplot(122); imshow(bw), %显示二值图像 title('开关重建之后的阈值图像')
D = bwdist(bw);%计算距离 DL = watershed(D);%分水岭变换 bgm = DL == 0;%求取分割边界 figure; imshow(bgm), %显示分割后的边界 title('(bgm)分水岭法分割线')