使用距离变换和分水岭法对图像进行分割

资 源 简 介

使用距离变换和分水岭法对图像进行分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，距离变换与分水岭算法是经典的形态学分割方法组合。在Matlab中实现这一流程通常包含以下关键步骤：

首先进行图像预处理，包括灰度化和二值化操作，将原始图像转化为适合形态学处理的二值图像。这一步的质量直接影响后续分割效果，可能需要调整阈值参数。

接着使用距离变换算法，计算二值图像中每个前景像素到最近背景像素的欧氏距离。这会生成一个距离图，其中物体的中心区域将具有更大的距离值，为后续分水岭算法提供理想的标记源。

然后进行标记提取，通过对距离图进行局部极值检测或结合形态学操作（如开运算）来识别潜在的物体中心区域。这些标记将作为分水岭算法的起始点，避免传统分水岭方法常见的过分割问题。

最后应用分水岭变换，将图像视为地形表面，通过模拟洪水淹没过程实现分割。Matlab的watershed函数可以直接处理经过适当预处理的距离变换结果，输出分割后的区域边界。

这种方法特别适用于具有重叠或接触物体的图像分割，如细胞计数、颗粒分析等场景。实际应用中需要注意调节距离变换的参数和标记提取策略，以平衡分割精度和计算效率。