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
本文首先研究了图像分割算法的分类以及常用图像分割算法的基本原理。然后针对小麦图像的特点,研究了在不同光照、背景和连接情况下使用的小麦图像分割方法,对各种分割算法进行了比较、结合和改进。重点研究了基于小
直接使用梯度计算分水岭产生过分割,通过区域增长可以很大程度低避免过分割
采用分水岭算法对米粒进行识别,对每一步都有解释,2017a运行;
visualstudio,链接opencv以c++为工具实现分水岭算法,
这篇文档对于分水岭算法进行了详细的剖析,内附有代码和代码解释,希望对大家有帮助
这是分水岭算法的实现,有ppt,用matlab实现
详细讲解了图像分割的概念和原理,距离变换和分水岭介绍。相关API介绍、使用讲解和处理流程描述。此工程是Demo,用的OPENCV3.3
针对路面裂缝图像的分割问题,提出一种相关特征约束的分水岭分割算法。该算法基于形态学分水岭思想,为了解决分水岭过分割问题,分析了裂缝图像狭长山谷的特点,选择从梯度图像的高频成分中提取与裂缝特征信息相关的
提出一种新的基于分水岭算法和图论的图像分割方法FWTN(First Watershed Then Normalized cut),以克服传统的分水岭算法造成的图像过度分割。FWIN方法在分水岭算法之后