分水岭适合初期学者，我们上课的作业仅供参考

在分水岭算法基础上融合多种方法，试图找出适合粘连虫卵图像的有效分割方法。通过对比实验发现，最小误差阈值法、极小值合并、分水岭等多种方法的融合能够准确地将粘连虫卵图像分离，取得很好的效果。

适合学习C++、Opencv、图像处理、机器视觉等相关专业人群

图像分割是图像处理中的一项关键技术,在图像工程中占据着重要的位置。随着信息技术的快速发展,它在地质、环 保、气象、医疗等领域有着广泛的应用。常见的分割算法包括阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论 工具分割方法。利用了分水岭算法的原理及特点, 针对算法所产生的图像过分割问题,采用形态学处理函数,以典型的 pears图像为例,用MATLAB 7. 0图像处理软件,进行了仿真研究。结果表明,利用分水岭算法和形态学处理函数,使得图像 中相连的多个对象被分割成多个单对象,实现了图像的有效分割,并尽可能地减少或消除了过分割现象。

基于分水岭和区域合并的图像分割算法实现 论文 matlab实现

matlab分水岭算法源代码肺癌检测 使用MATLAB中的图像处理算法检测肺癌 该项目使用MATLAB来实现图像处理算法。 图像处理工具箱在项目中经常使用。 分割算法的使用基于：。 该项目的目的是提出一种系统，该系统可以使用CT扫描图像定位可能是肺癌的前瞻性区域或结节。 在每个患者文件夹中，CT扫描图像的命名如下： pX_img1.dcm pX_img2.dcm ... 伴随每次CT扫描，我们都有基本道理： pX_seg1.dcm pX_seg2.dcm 其中X是患者编号。 这些地面真相图像是相应CT扫描图像的正确肺癌结节。 建议您将所有这些图像以及每个分段阶段的源代码放在一个文件夹中，以便可以一起运行所有内容。 如果您只对运行某些文件感兴趣，请将相应的文件和图像放在一起。 例如，仅在第一张图像上运行分水岭算法，请确保：图像：p1_img1.dcm，p1_seg1.cdm和源代码：p1_img1watershed.mlx函数：noduleExtraction.m，lungeExtraction.m，falseTruePositives.m和markcontrwatershed.m文件在

分水岭方法和距离变换方法分割相互连接图像 二进制图像 距离变换方法 分水岭方法

树冠分割 使用分水岭和随机游走算法的树冠分割 ==================================== 安装 所需软件包：python2、opencv2、numpy、scipy、matplotlib、scikit-image 0.11.3 ==================================== 用法： 用法：python2 watershed_randomwalker.py original_image ground_truthoil_removed_image（可选） ====================================注意： 对于大于 512x512 像素的图像，使用 mode=cg_mg 进行 Random Walker 分割

分水岭分割方法，是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法，其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。

基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割.pdf