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分水岭变换是图像处理中一种基于形态学的分割技术,特别适用于处理相互接触的物体分割。在Matlab中实现该算法主要依赖于梯度图像和标记控制的分水岭方法。
该算法首先需要计算图像的梯度幅值,这个梯度图将作为分水岭变换的输入。高梯度区域对应于物体边界,而低梯度区域则对应于物体内部。传统的分水岭变换容易产生过分割现象,因此通常需要引入标记来控制分割过程。
标记图像中的每个连通区域对应着原图像中的一个物体或背景区域。算法会强制将这些标记区域作为初始的集水盆,然后执行浸没模拟过程——想象雨水逐渐填满这些集水盆,当不同集水盆的水位上升至即将合并时,就形成了分水岭边界。
Matlab中的分水岭函数会对每个集水盆分配不同的标签值,通常使用正整数来标记不同的集水盆区域,而分水岭边界则用特定的值(如0)来标记。这种标记图像可以直观地显示分割结果,其中同质区域具有相同标记值,边界区域则清晰可见。