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分水岭算法是一种基于拓扑理论的图像分割方法,在处理粘连物体时表现出色。传统分水岭算法直接作用于梯度图像容易产生过分割现象,而结合距离变换能有效改善这个问题。
算法核心思想是通过距离变换建立分水岭的淹没过程模型。首先对二值图像计算每个前景像素到最近背景像素的欧式距离,生成的距离图呈现"山峰"状结构,粘连物体的中心区域距离值最大。将这个距离图作为地形表面进行分水岭变换时,物体的自然分界处会形成分水岭线。
实现过程主要包含三个关键步骤:预处理阶段通过形态学操作消除噪声并确保背景连通;距离变换阶段计算精确的几何中心;最后在修正后的距离图上执行分水岭算法。这种方法特别适用于细胞、颗粒等具有凸形特征的物体分割,其优势在于能准确找到物体的凹陷区域作为分割边界。