分水岭：Matlab的分水岭算法

主要介绍了python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

针对分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题，提出运用顶帽变换对图像进行Ostu局部阈值处理，改善光照不均和噪声对图像分割的影响；采用多尺度形态学梯度，解决结构元素的形状和尺寸对梯度图像产生的影响。实验结果表明，该算法既能有效地分割粘连颗粒，又能有效抑制过分割现象。

形态学分水岭算法在图像分割中应用，房国志，徐建东，图像分割是图像处理领域中重要的研究内容。本文将基于极小值技术的形态学分水岭算法应用于图像分割中，克服传统分水岭的过分割问

Matlab关于分水岭算法及改进的分水岭算法

基于标记的分水岭自动分割算法,目的是为了降低分水岭的过分割问题。较为准确地标记提取方法可以实现对图像的成功分割。

Watershed算法是图像分割算法的一种，也是目前应用领域最广泛的图像分割算法之一，此程序使用C#.NET平台，AForce组建，按照经典的分水岭算法，实现了量化等为6的GIF图像分割。

【图像分割】基于分水岭算法实现细胞分割计数matlab源码.zip

本文介绍了python opencv之分水岭算法示例，分享给大家，具体如下： 目标 使用分水岭算法对基于标记的图像进行分割 使用函数cv2.watershed() 原理： 灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰，灰度值低的区域可以看成是山谷。向每一个山谷当中灌不同颜色的水。水位升高，不同山谷的水会汇合，为防止不同山谷的水汇合，小在汇合处建立起堤坝。然后继续灌水，然后再建立堤坝，直到山峰都掩模。构建好的堤坝就是图像的分割。 此方法通常会得到过渡分割的结果，因为图像中的噪声以及其他因素。为了减少此影响，opencv使用基于标记的分水岭算法，此算法要设置哪些山谷中的汇合点

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