OpenCV学习(7) 分水岭算法(1)

        分水岭算法主要用于图像分段,通常是把一副彩色图像灰度化,然后再求梯度图,最后在梯度图的基础上进行分水岭算法,求得分段图像的边缘线。

        下面左边的灰度图,可以描述为右边的地形图,地形的高度是由灰度图的灰度值决定,灰度为0对应地形图的地面,灰度值最大的像素对应地形图的最高点。

ima1 (2)ima2

我们可以自己编程实现灰度图的地形图显示,工程FirstOpenCV6就实现了简单的这个功能,比如上边的灰度图,显示为:

image

对灰度图的地形学解释,我们我们考虑三类点

1. 局部最小值点,该点对应一个盆地的最低点,当我们在盆地里滴一滴水的时候,由于重力作用,水最终会汇聚到该点。注意:可能存在一个最小值面,该平面内的都是最小值点。

2. 盆地的其它位置点,该位置滴的水滴会汇聚到局部最小点。

3. 盆地的边缘点,是该盆地和其它盆地交接点,在该点滴一滴水,会等概率的流向任何一个盆地。

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       假设我们在盆地的最小值点,打一个洞,然后往盆地里面注水,并阻止两个盆地的水汇集,我们会在两个盆地的水汇集的时刻,在交接的边缘线上(也即分水岭线),建一个坝,来阻止两个盆地的水汇集成一片水域。这样图像就被分成2个像素集,一个是注水盆地像素集,一个是分水岭线像素集。

      下面的gif图很好的演示了分水岭算法的效果:

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     在真实图像中,由于噪声点或者其它干扰因素的存在,使用分水岭算法常常存在过度分割的现象,这是因为很多很小的局部极值点的存在,比如下面的图像,这样的分割效果是毫无用处的。

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      为了解决过度分割的问题,可以使用基于标记(mark)图像的分水岭算法,就是通过先验知识,来指导分水岭算法,以便获得更好的图像分段效果。通常的mark图像,都是在某个区域定义了一些灰度层级,在这个区域的洪水淹没过程中,水平面都是从定义的高度开始的,这样可以避免一些很小的噪声极值区域的分割。

      下面的gif图很好的演示了基于mark的分水岭算法过程:

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      上面的过度分段图像,我们通过指定mark区域,可以得到很好的分段效果:

 

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posted on 2013-09-05 19:24  迈克老狼2012  阅读(20867)  评论(4编辑  收藏

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