分水岭算法程序实现过程详解
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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。
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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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) ))
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
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
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。
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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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) ))
优先级队列
Y
0 1 2 3 4 5 6
... 254 255
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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
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