基于多分辨率分析的分水嶺分割技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，其目的是將目標(biāo)和背景分離，為后續(xù)處理提供依據(jù)，其結(jié)果直接影響到其后的信息處理過程。盡管已經(jīng)有很多種經(jīng)典的分割算法，但是仍然沒有一種分割方法能夠?qū)λ械膱D像都產(chǎn)生理想的分割結(jié)果，而根據(jù)待分割圖像的不同特點(diǎn)，結(jié)合己知的先驗(yàn)知識(shí)，研究符合具體圖像特性的分割模型，才是提高圖象分割的重要手段。 分水嶺(Watershed)變換是一種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像分割方法，它可以得到精確的邊緣，即連續(xù)、封閉、單象素寬的邊

2、緣。但是它的主要缺點(diǎn)就是對(duì)噪聲十分敏感，很弱的噪聲就會(huì)造成嚴(yán)重的過分割現(xiàn)象，致使分割結(jié)果出現(xiàn)大量的零散區(qū)域。本文針對(duì)這個(gè)問題，將多分辨率分析和分水嶺變換結(jié)合，對(duì)這個(gè)算法從粗分割和合并過分割區(qū)域這兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)，并取得了如下研究成果： 1)對(duì)圖像進(jìn)行小波變換，降低了圖像的噪聲，減輕了過分割現(xiàn)象；由于低分辨率圖像的尺寸相對(duì)于原始分辨率圖像而言大大降低，而后在進(jìn)行分水嶺分割，減少了分割中的計(jì)算量； 2)針對(duì)圖像的特點(diǎn)選擇合并