基于分水岭算法图像分割相关论文

资 源 简 介

基于分水岭算法图像分割相关论文

详 情 说 明

分水岭算法是一种基于拓扑理论的图像分割方法，它将图像看作地形表面，通过模拟水流汇聚来划分区域。该算法在医学影像、遥感图像处理等领域有广泛应用，因其能够较好地处理粘连目标而备受关注。

近年来，基于分水岭算法的改进研究主要集中在以下方向：一是结合形态学预处理（如开闭运算）降低过分割问题；二是引入标记控制的分水岭变换，通过先验知识优化分割结果；三是与深度学习结合，利用神经网络预测标记点或修正分割边界。

相关论文通常探讨算法的数学原理、实现优化（如并行计算）以及在不同场景（如细胞分割、道路提取）的应用效果评估。高质量的论文会包含对比实验，证明改进算法在精度或效率上的提升。

若需要具体文献，可关注CVPR、IEEE TIP等顶会期刊，或搜索“Marker-controlled Watershed”、“Hierarchical Watershed”等关键词组合。医学影像方向可额外关注SPIE Medical Imaging会议论文。