鬼影实录哪一部最好看:17.5 分水岭分割算法（2） - 51CTO.COM

来源：百度文库 编辑：偶看新闻 时间：2024/04/29 03:22:12

17.5  分水岭分割算法（2）

可以使用很多算法来对前景对象进行标记，标记的每个对象内部的像素值是连接在一起的。在这个例子中，使用形态学重建技术对前景对象进行标记，首先使用imopen函数对图像进行开操作，如图17-21中左边图像所示，使用半径为20的圆形结构元素，开操作是膨胀和腐蚀操作的结合。另外一种方法是先对图像进行腐蚀，然后对图像进行形态学重建，处理后的图像如图17-21右边图像所示。

  （点击查看大图）图17-21  开操作和重建操作结果对比 在开操作之后进行关操作可以去除一些很小的目标，例如苹果上的茎干和一些污点等，如图17-22中左边图像所示。另外一种方法是先对图像进行腐蚀，然后对图像进行形态学重建，重建后的图像如图17-22右边图像所示，注意在重建之前需要先对图像求反，然后在重建之后再进行一次求反。
  （点击查看大图）图17-22  关操作和重建操作结果对比

对比两幅图像Iobrcbr和Ioc，以重建为基础的开关操作（结果为Iobrcbr）比一般的开关操作（结果为Ioc）在去除小的污点时会更有效，并且不会影响这个图像的轮廓。

计算Iobrcbr的局部极大值会得到比较好的前景标记，如图17-23所示。

  （点击查看大图）图17-23  求取局部极大值的图像

为了更好地理解这个结果，我们可以在原来图像的基础上，显示局部极大值，对前景图像进行标记，如图17-24所示。

注意到图像中还有少部分目标物体，即苹果，未被正确地标记出，如果这些目标物体不能被正确地进行标记，则不能正确地进行分割。并且，少部分前景目标物体已经扩展到边缘，因此应该收缩一下边缘，可以先对图像进行关操作，然后再进行腐蚀来达到这样的效果。

这个过程会产生一些孤立的像素点，可以使用bwareaopen函数来达到这样的效果，这个过程将像素点数量较少的孤立像素点去除，如图17-25左边图像所示。

  （点击查看大图）图17-24  在原图上显示局部极大值
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