多尺度分水岭变换分割图像

资 源 简 介

多尺度分水岭变换分割图像

详 情 说 明

多尺度分水岭变换是一种改进的传统分水岭算法，用于解决过分割问题。其核心思想是通过在不同尺度空间对图像进行分析，最终合并相似的区域。

传统分水岭算法容易受噪声影响产生大量细小区域。多尺度改进方式通常包含以下步骤：首先构建图像的金字塔表示，在不同分辨率层级上执行梯度计算和分水岭变换。低分辨率层级能过滤细小噪声，获得主体区域划分；高分辨率层级则保留更多细节特征。

关键改进在于引入了区域合并策略：通过设置相似度阈值，将颜色、纹理等特征相近的小区域逐步合并。这种自上而下（从粗到细）的处理流程既保留了重要边缘信息，又避免了过度分割。

该方法在医学图像分析和遥感图像处理中表现突出，能有效处理具有复杂纹理的目标物体。实际应用中需注意尺度参数的选择，过大的尺度会丢失细节，过小则无法抑制噪声。