一种改进的分水岭图像分割算法研究

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1、一种改进的分水岭图像分割算法研究　　【摘要】本文提出一种新的形态学分水岭图像分割算法，通过形态学开闭运算，得到图像的内部和外部标记符集合，然后依据此标记对梯度图像进行分水岭分割实验，以减少过分割现象，分割实验结果表明算法有效。　　【关键词】分水岭；形态学；图像分割　　【Abstract】Basedonanimprovedalgorithmofwatershed，animagesegmentationtechniquewhichcombinedwithmathematicalmorphologytheoryisproposedinthispaper.Th

2、einternalandexternalunionsetsofmarkerimagesareobtainedbymorphologyopeningandclosingoperator.Finally，thewatershedtransformationofmodifiedgradientimageisperformed.Theexperimentalresultsshowthatthismethodcaneffectivelysolvetheproblemofover-segmentationandcandefinetheboundaryprecise

3、ly.　　【Keywords】Watershed；Mathematicalmorphology；Imagesegmentation　　0引言4　　图像分割将图像按照某一种算法划分成各具特征的区域，可以为后续图像特征提取和图像识别的提供前提条件，所以是机器视觉与模式识别领域的重要研究内容[1]。目前，许多学者在图像分割领域己经进行了大量的研究，并取得了较大的成绩，但仍未研究出一种能够普遍适用于各类图像分割的通用方法。在众多的图像分割技术中，被广泛研究利用的是基于分水岭分割算法的图像分割技术。分水岭分割算法能得到单像素宽、封闭的、准确的轮廓线。但是，由于梯

4、度图像中细节纹理和噪声的影响，分水岭算法会出现过分割现象，影响分割效果。因此，很多学者提出了许多改进方法[2-5]。而基于数学形态学的分水岭算法可以产生单像素宽度的闭合分割线，所以，本文采用一种改进的形态学分水岭算法分割图像，并通过仿真实验来验证提出的算法具备可行性和有效性。　　1改进算法　　1.1图像的梯度计算　　在为图像分割使用分水岭变换之前，通常需要使用梯度幅度来预处理图像。梯度幅度图像在沿目标对象的边缘处有较高的像素值，而在其他地方则有较低的像素值。理想情况下，分水岭变换会在沿目标边缘处产生分水岭脊线。　　如图1所示，先将彩色图像转换为灰度图像

5、，然后根据Sobel微分算子来计算灰度图像的梯度，如图2所示。然后利用分水岭算法得到的分水岭，对应于图像中目标的边缘，由图可知，出现严重的过分割现象。原因是分水岭算法是以梯度图的局部极小点作为吸水盆地的标记点，从图中可以看到过多的局部极小值点。下一节我们提出改进的分水岭分割算法。　　1.2形态学的标记4　　为了克服分水岭算法的过分割缺陷，可以分别对图像前景和背景进行标记。本文采用形态学重建技术对前景对象进行标记，首先使用形态开运算，开运算可以去掉一些很小的目标，然后采用闭运算，得到开闭运算之后的阈值图像。如图3所示，然后利用分水岭算法得到相应的分割线。

6、　　1.3分割算法实验　　标记符是一个属于一幅图像的连接分量，用于控制过分割的方法就是基于标记符的概念。并且，我们提出一个内部标记符集合和一个外部标记符集合，即处于每一个感兴趣的对象的内部和包含于背景中像素集合。标记符的选择范围可以涉及到图像的尺寸、形状、位置、相对距离、纹理内容等信息，而形态学在描述图像的结构信息上具备不可比拟的优势[6-7]，所以本文采用形态滤波来进行梯度图像的标记，从而减少过分割现象。如图4所示为我们提出的分割算法实验结果，相对于图2的分割实验，显然我们的分割算法实验结果比较理想。　　2结论与分析　　本文提出的形态学分水岭图像分割

7、算法有利于减少过分割现象，使用标记符会为分割问题带来先验知识，从而为分水岭分割提供一个知识框架，达到有效分割目标结果。后续我们将考虑在形态滤波器的结构元素上进行研究，往多尺度的方向研究新的图像分割算法。　　【参考文献】　　[1]张海涛，李雅男.阂值标记的分水岭彩色图像分割[J].中国图象图形学报，2015，20（12）：1602-1611.　　[2]徐天芝，张贵仓，贾园.基于形态学梯度的分水岭彩色图像分割[J].计算机工程与应用，2016，52（11）：200-203.4　　[3]吴军，冯云.基于多尺度形态学标记的分水岭算法[J].科技论坛，2015，

8、3（2）：13-18.　　[4]毕浩宇，李燕.一种基于形态学分水岭算法的图像分割改进算法[J]