图像分割技术：距离变换与分水岭算法解析

"这篇文档详细介绍了基于距离变换与分水岭的图像分割技术，适合学习C++、Opencv、图像处理、机器视觉等领域的专业人士。文档涵盖了图像分割的基础概念、距离变换的定义与方法，以及分水岭算法的原理和在OpenCV中的应用。" 在图像处理和机器视觉中，图像分割是一项关键任务，它旨在根据特定规则将图像像素划分为多个簇或区域。无监督学习方法如K-means在图像分割中广泛应用，而本文档主要关注的是基于距离变换和分水岭变换的分割策略。 距离变换是计算图像中像素点到最近零像素点（通常为物体边缘）距离的过程。这一技术通常应用于二值图像，通过计算像素到背景的距离来量化其与边缘的接近程度。距离变换有多种实现方式，包括通过膨胀/腐蚀操作和基于倒角距离的方法。它在实际应用中可以用于细化轮廓、寻找物体质心等任务。 分水岭变换是基于拓扑理论的数学形态学方法，将图像视为地形，像素灰度值代表海拔高度。局部极小值代表集水盆地，它们之间的边界即为分水岭。传统的分水岭算法容易导致过分割，即过度划分区域。为解决这个问题，OpenCV提供了改进的分水岭算法，需要一个预标记图像来指导分割过程，确保更准确的区域归属。 OpenCV的`cv::watershed`函数执行分水岭分割，需要一个32位有符号整数类型的标记图像，其中非零像素表示已知区域。算法根据这些标记确定其他像素的归属，减少过分割问题。分水岭变换通常基于“浸泡理论”来模拟水位上升并形成分水线的过程。 相关API包括`distanceTransform`函数，用于执行距离变换，用户可以选择不同的距离类型（如曼哈顿距离或欧几里得距离）和掩模大小。此外，`cv::watershed`函数用于执行分水岭变换，是实现精确图像分割的关键工具。 这篇文档深入讲解了基于距离变换和分水岭变换的图像分割技术，对于理解这些方法在C++和OpenCV中的应用具有很高价值，对于学习图像处理和机器视觉的读者来说是宝贵的资源。