文档介绍：分水岭算法在图像分割中的应用余泽群(数媒1101计算机学院,201126470124摘要: 形态学分水岭算法是较为常用的分割方法。由于分水岭算法运用的是图像的灰度梯度,所以对噪声比较敏感,直接运用分水岭算法分割图像,容易造成过度分割。因此,为了解决过度分割的问题,人们往往结合其它的分割方法对图像进行预处理或者是分割后进行区域融合。结合形态学基本运算,运用交替序贯滤波对图像进行滤波处理,采用多尺度形态梯度代替形态学梯度。利用开重建,减少极小值标记点,从而减少过分割产生的区域。结合具体的实例分析,表明了基于标记的分水岭分割是一种实用有效的图像分割方法。关键词: 分水岭算法;图像分割;数学形态学。TheapplicationofwatershedalgorithminimagesegmentationYuZequnDigitalmediatechnology1101,puterscience,201126470124Abstract:,sosensitivetonoise,thatdirectlyusingwatershedalgorithmtoseparateimageseasilyleadtoover-,inordertosolvetheproblemover-segmentation,,,usingalternatingsequentialfilteringofimagefilteringandthenusingmulti-,therebyreducingtheover-,thatmarked-:Segmentation;MathematicalMorphology;Watershed分水岭算法简单介绍从20世纪80年代开始,分水岭分割方法大量用于灰度图像的分割问题中。在最初的十多年中,分水岭变换因运算量大、效率低而遭冷遇,,运行时间从小时提高到秒级,才使得分水岭分割方法得到推广应用,成为较实用的一种分割方法。同时由于并行手段的引入,使其重新焕发了生机,在工业、生物医