基于形态学的分水岭算法

资 源 简 介

基于形态学的分水岭算法

详 情 说 明

分水岭算法是一种基于数学形态学的经典图像分割方法，它通过将图像视为地形表面来实现分割。在MATLAB环境中实现时，通常需要结合形态学操作来改善分割效果。

算法核心思路是将图像中的灰度值变化看作地形起伏，高灰度值对应山峰，低灰度值对应山谷。当水逐渐淹没这个地形时，会在不同区域的水即将汇合处建立分水岭，这些分水线就是分割边界。

MATLAB实现时需要注意三个关键步骤：首先对图像进行预处理，通常采用形态学开闭运算来平滑图像并去除噪声；接着计算梯度图像，这相当于在原始图像上找出地形中的陡峭部分；最后应用分水岭变换，但直接应用会导致过分割问题。

解决过分割的常用方法是标记控制，即在应用分水岭算法前先识别出前景和背景标记。这些标记可以通过形态学重构、极值检测等技术获得。MATLAB中的watershed函数可以直接实现分水岭变换，配合imregionalmin等函数可以有效地进行标记提取。

实际应用中，该算法特别适合处理相互接触的物体分割，如细胞图像分析、矿石颗粒检测等场景。但要注意其对于噪声和梯度计算十分敏感，因此前期的形态学处理步骤至关重要。