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图像算法:基于分水岭的彩色分割


【图像算法】彩色图像分割专题七:基于分水岭的彩色分割
》原理 分水岭算法有好好几种实现算法,拓扑学,形态学,浸水模拟和降水模拟等,最 常用的就是 Soille 和 Vincent 首先提出的模拟浸没的算法,该算法分割结果效果 好,速度快,具有较强的实用性,其简要概括如下。其它更多细节见后文给出的 参考资料,不再细述。 Vincent 和 Soille 算法包括 2 个部分:第一个部分是排序;第二部分为泛洪。算 法描述如下: (1) 将根据图像中每个像素的 RGB 值根据公式 Gray=0.299R+0.587G+0.114B 得 到与之对应的灰度值。 (2)根据 Sobel 算子得到图像的梯度。 (边缘像素的梯度为其邻域像素的梯度, 梯度范围为 0-255) (3)对梯度进行从小到大的排序,相同的梯度为同一个梯度层级。 (4) 处理第一个梯度层级所有的像素,如果其邻域已经被标识属于某一个区域, 则将这个像素加入一个先进先出的队列。 (5)先进先出队列非空时,弹出第一个元素。扫描该像素的邻域像素,如果其 邻域像素的梯度属于同一层(梯度相等) ,则根据邻域像素的标识来刷新该像素 的标识。一直循环到队列为空。 (6)再次扫描当前梯度层级的像素,如果还有像素未被标识,说明它是一个新 的极小区域,则当前区域的值(当前区域的值从 0 开始计数)加 1 后赋值给该为 标识的像素。然后从该像素出发继续执行步骤 5 的泛洪直至没有新的极小区域。 (7)返回步骤 4,处理下一个梯度层级的像素,直至所有梯度层级的像素都被 处理。流程如下:


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