改進后的分水嶺算法在圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf

1、人們在研究圖像過程中，常常對圖像中某些部分感興趣。它們一般對應(yīng)圖像中特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域。為了辯識和分析圖像中的目標，需要將它們從圖像中分離出來。在此基礎(chǔ)上，人們才能進一步對目標進行測量和對圖像進行利用。 本文闡述了數(shù)字圖像特性，對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像分割中的應(yīng)用進行了論述。研究了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣提取，介紹了圖像分割基本原理及幾種典型分割方法。其中分水嶺算法是圖像分割中的一種經(jīng)典有效的方法，它以快速、有效、準確的獲取結(jié)果贏得

2、人們的重視。它能自動生成單像素寬度的封閉輪廓，分水嶺算法的不足在于它的過分割結(jié)果，即生成大量過小的封閉區(qū)域，使目標物體淹沒其中?；谏鲜鋈秉c本文提出了一種改進的分水嶺分割算法，首先對圖像進行形態(tài)學(xué)邊緣檢測，然后根據(jù)本文提出的改進分水嶺算法進行分割，再為每個分水嶺區(qū)域定義特征量，根據(jù)這些特征量以及相鄰區(qū)域之間的分水嶺顯著性計算兩個相鄰區(qū)域之間相似性程度，按照邊緣檢測，最終得到圖像的分割結(jié)果，對圖像分割質(zhì)量進行改善，該算法經(jīng)試驗驗證，得到了