【分水岭算法介绍 分水岭算法的特点是什么】
1、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 。
2、分水岭的计算过程是一个迭代标注过程 。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的 。在该算法中，分水岭计算分两个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程 。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注 。
3、分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭 。显然，分水岭表示的是输入图像极大值点 。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像 。
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