改進(jìn)后的分水嶺算法在圖像分割中的應(yīng)用研究.pdf

1、人們?cè)谘芯繄D像過程中，常常對(duì)圖像中某些部分感興趣。它們一般對(duì)應(yīng)圖像中特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。為了辯識(shí)和分析圖像中的目標(biāo)，需要將它們從圖像中分離出來。在此基礎(chǔ)上，人們才能進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量和對(duì)圖像進(jìn)行利用。 本文闡述了數(shù)字圖像特性，對(duì)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像分割中的應(yīng)用進(jìn)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(zhǔn)確的獲取結(jié)果贏得

2、人們的重視。它能自動(dòng)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(biāo)物體淹沒其中?；谏鲜鋈秉c(diǎn)本文提出了一種改進(jìn)的分水嶺分割算法，首先對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)，然后根據(jù)本文提出的改進(jìn)分水嶺算法進(jìn)行分割，再為每個(gè)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(jì)算兩個(gè)相鄰區(qū)域之間相似性程度，按照邊緣檢測(cè)，最終得到圖像的分割結(jié)果，對(duì)圖像分割質(zhì)量進(jìn)行改善，該算法經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，得到了