图像分割中的分水岭算法

资 源 简 介

图像分割中的分水岭算法

详 情 说 明

分水岭算法是一种基于拓扑理论的经典图像分割方法，其核心思想是将图像视为地形表面，其中像素亮度值代表海拔高度。算法通过模拟洪水淹没过程，从设定的种子点（局部最小值）开始注水，当不同来源的水域即将汇合时形成分水岭边界，最终实现图像区域的划分。

在Matlab中实现时主要分为三个关键步骤：首先对图像进行梯度计算（如Sobel或Canny算子），因为梯度图能更清晰地反映物体边缘；然后通过imregionalmin函数或手动标记获取前景对象和背景的种子点；最后使用watershed函数直接应用分水岭变换，配合imposedmin函数可有效抑制过分割问题。

该算法对弱边缘和复杂纹理效果显著，但需注意过分割问题。改进方向包括结合形态学预处理（如开闭运算）或与标记控制分水岭（Marker-Controlled Watershed）结合，后者通过先验知识约束分割区域，能大幅提升医学图像或显微图像的分割精度。