MATLAB实现对比：分水岭算法与改进分割策略

本篇论文主要介绍了在MATLAB环境下实现的分水岭图像分割算法，以及一种改进的分水岭分割算法的比较研究。作者是信息工程与自动化学院2011级信号与信息处理专业的研究生汤辉，他针对《图像处理》课程，选择分水岭算法作为研究对象，这是图像处理领域中一种基于区域生长的分割方法。 分水岭变换的基本思想是将图像视为地形图，通过梯度值确定每个像素的位置，然后通过模拟水在地形表面流动的过程，将图像分割成不同的区域。原始的分水岭算法虽然具有边界连续、效率高的优点，但它可能会产生过分割问题，即分割出过多的小区域，导致后续图像分析困难。为解决这一问题，Vincent等人提出了一种形态学的非线性分水岭算法，它利用灰度级表示地形海拔，通过局部最小（大）值寻找“谷底”（“山峰”），以此形成更稳定的分割结果。 在MATLAB实现部分，论文对比了直接使用梯度模值进行分水岭变换和使用数学形态学进行预处理（如前景和背景标记）后再进行分水岭变换的效果。前者可能更容易受到噪声和纹理细节的影响，而后者则通过形态学操作减少这些干扰，提高分割的准确性。 整个研究不仅提供了分水岭算法的基础理论，还展示了如何在实际应用中优化算法以改善分割性能。论文最后附带了完整的MATLAB代码，这对于理解和实践分水岭分割技术的学生和研究人员来说是一份宝贵的资源。通过这篇报告，读者可以了解到如何在图像分割中权衡算法的精确度和复杂性，以及如何在实际工作中选择合适的改进策略。