图像分割重叠颗粒

资 源 简 介

图像分割重叠颗粒

详 情 说 明

在处理显微镜图像或工业检测场景中，重叠颗粒的有效分割是一个经典挑战。分水岭算法因其对不规则形状和弱边界的适应性，成为解决该问题的利器。

传统阈值分割在面对颗粒粘连时会失效，而分水岭算法的核心思想是将图像视为地形表面：亮度值高的区域代表山峰，低值区域代表山谷。通过模拟注水过程，当不同"集水盆"的水位升高到即将合并时形成分界线，即为颗粒边界。

MATLAB的实现通常结合形态学预处理：先用距离变换标记颗粒中心作为分水岭"注水起点"，再通过形态学梯度增强边缘对比度。但需注意过分割问题——可通过标记控制分水岭或区域合并后处理优化结果。实际应用中，调节梯度计算方式和标记点生成策略是平衡分割精度的关键。