分水岭算法用于图像分割

资 源 简 介

分水岭算法用于图像分割

详 情 说 明

分水岭算法是一种基于数学形态学的图像分割方法，其核心思想是将图像视为地形表面，通过模拟水流淹没过程来划分不同区域。该算法特别适用于存在明显亮度差异或梯度变化的图像分割场景，常用于医学影像分析和物体识别领域。

在MATLAB实现中，算法首先计算图像的梯度幅值作为"地形高度"，通过寻找局部极小值点作为初始注水点。随着水位上升，来自不同极小值区域的水会逐渐汇合，这些汇合边界即构成最终的分割线。

需要注意的是，直接应用分水岭算法容易产生过分割现象，因此通常会配合预处理步骤（如高斯平滑去噪）和后处理步骤（如区域合并）。在MATLAB中可以利用watershed函数配合imhmin等形态学函数实现更精确的控制。

该算法的主要优势在于能够保持目标边界的封闭性和连通性，但对于噪声较敏感且计算复杂度较高。实际应用中常与其他分割方法结合使用，如先通过阈值处理缩小区域范围再采用分水岭细化分割。