分水嶺算法在圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖像分割在模式識(shí)別及計(jì)算機(jī)視覺中有著十分重要的研究意義，是特征提取、目標(biāo)檢測和識(shí)別等操作的基礎(chǔ)，它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分水嶺算法，由Rafael C.和Beucher等人最早提出應(yīng)用于圖像分割，因其計(jì)算速度快，且能精確定位圖像的邊緣因而受到極大的關(guān)注.Luc Vincent和Pierre Soille于1991年在此基礎(chǔ)上提出了著名的基于模擬浸沒過程來實(shí)現(xiàn)分水嶺變換的算法。
　　 分水嶺分割方法是一

2、種有效的圖像分割方法，但存在的過分割現(xiàn)象，為此提出一種基于圖形形態(tài)的分水嶺分割方法.該方法首先利用形態(tài)學(xué)的開閉重建運(yùn)算對梯度圖像進(jìn)行濾波處理，消除圖像中由非規(guī)則灰度擾動(dòng)和噪聲引起的局部極值;然后對圖像進(jìn)行分水嶺分割，保留重要的輪廓信息;最后結(jié)合歸一化積相關(guān)灰度匹配的算法進(jìn)行相似性度量，通過基于圖形的形態(tài)模板指導(dǎo)區(qū)域合并，將目標(biāo)圖形區(qū)域從圖像自然背景中分離出來.該方法能夠有效的抑制過分割現(xiàn)象，并且得到較好的分割效果。
　　 為了繼