分水岭算法程序实现过程详解
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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，
放入相应的队列。 如果这个灰度上的队列处理完了，就继续找下一个非空队列。
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。
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二、传统分水岭算法Baidu Nhomakorabea
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。
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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
min(max(a bs(R-R T), ab s(G-GT ), abs (B-BT) )，max (abs(R -RB), abs(G- GB), a bs(B-B B))，m ax(abs (R-RL) , abs( G-GL), abs(B -BL)) ，max(a bs(R-R R), ab s(G-GR ), abs (B-BR) ))
一、有标记的分水岭算法 1.准备好原图和掩模图
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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水盆的初始边界。
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3.在mask图像中找邻居像素（该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
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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，
放入相应的队列。 如果这个灰度上的队列处理完了，就继续找下一个非空队列。
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。
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二、传统分水岭算法Baidu Nhomakorabea
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。
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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
min(max(a bs(R-R T), ab s(G-GT ), abs (B-BT) )，max (abs(R -RB), abs(G- GB), a bs(B-B B))，m ax(abs (R-RL) , abs( G-GL), abs(B -BL)) ，max(a bs(R-R R), ab s(G-GR ), abs (B-BR) ))
一、有标记的分水岭算法 1.准备好原图和掩模图
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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水盆的初始边界。
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3.在mask图像中找邻居像素（该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
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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