图像分割中分水岭

资 源 简 介

图像分割中分水岭

详 情 说 明

分水岭算法是图像处理中经典的基于形态学的分割方法，它将图像视为地形表面，利用灰度值代表海拔高度。这种方法特别适合处理相互接触的目标物体分割，比如医学图像中的细胞计数或工业检测中的零件分离。

算法实现主要分为五个关键步骤：首先对原图进行预处理，通常使用高斯滤波消除噪声干扰；然后通过梯度计算或边缘检测获取图像的明显边界；接着寻找确定的前景区域（内部标记）和背景区域（外部标记）；之后应用分水岭变换，让"水"从标记处开始上升并在汇合处建立分界线；最后对结果进行后处理优化。

在实际应用中需要注意三个常见问题：过度分割现象可以通过标记控制来缓解；噪声敏感性需要依靠良好的预处理；参数调整需要根据具体图像特征进行优化。该算法在OpenCV等库中有现成实现，但理解其原理对于处理特殊场景至关重要。