C++实现分水岭算法（WatershedAlgorithm）_分水岭算法

C++

分水岭算法

933 浏览量更新于2023-05-28 评论 1 收藏 72KB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

领优惠券(最高得80元）

资源详情

资源评论

资源推荐

C++实现分水岭算法（实现分水岭算法（Watershed Algorithm））

主要为大家详细介绍了C++实现分水岭算法Watershed Algorithm，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可

以参考一下

分水岭分割方法（Watershed Segmentation），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

盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后

把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形

成分水岭。

　　分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。在该算法中，分水岭计算分两

个步骤，一个是排序过程，一个是淹没过程。首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，

对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出（FIFO）结构进行判断及标注。

　　分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。显然，分水岭表示的是输入图像极大值

点。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即：

　　grad(f(x,y))=((f(x-1,y)-f(x+1,y))^2 + (f(x,y-1)-f(x,y+1))^2)^0.5

　　式中，f(x,y)表示原始图像，grad(.)表示梯度运算。

　　分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化，都会产生过度分割的现象。但同时应

当看出，分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，是得到封闭连续边缘的保证的。另外，分水岭算法所得到的封闭的集水盆，

为分析图像的区域特征提供了可能。

　　为消除分水岭算法产生的过度分割，通常可以采用两种处理方法，一是利用先验知识去除无关边缘信息。二是修改梯度函

数使得集水盆只响应想要探测的目标。

　　为降低分水岭算法产生的过度分割，通常要对梯度函数进行修改，一个简单的方法是对梯度图像进行阈值处理，以消除灰

度的微小变化产生的过度分割。即：

　　g(x,y)=max(grad(f(x,y)),gθ)

　　式中，gθ表示阈值。

　　程序可采用方法：用阈值限制梯度图像以达到消除灰度值的微小变化产生的过度分割，获得适量的区域，再对这些区域的

边缘点的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没的过程，梯度图像用Sobel算子计算获得。对梯度图像进行阈值

处理时，选取合适的阈值对最终分割的图像有很大影响，因此阈值的选取是图像分割效果好坏的一个关键。缺点：实际图像中

可能含有微弱的边缘，灰度变化的数值差别不是特别明显，选取阈值过大可能会消去这些微弱边缘。

　　下面用C++实现分水岭算法：

#define _USE_MATH_DEFINES

#include <cstddef>

#include <cstdlib>

#include <cstring>

#include <climits>

#include <cfloat>

#include <ctime>

#include <cmath>

#include <cassert>

#include <vector>

#include <stack>

#include <queue>

using namespace std;

typedef void GVVoid;

typedef bool GVBoolean;

typedef char GVChar;

typedef unsigned char GVByte;

typedef short GVInt16;

typedef unsigned short GVUInt16;

typedef int GVInt32;

typedef unsigned int GVUInt32;

typedef long long GVInt64;

typedef unsigned long long GVUInt64;

typedef float GVFloat32;

typedef double GVFloat64;

const GVBoolean GV_TRUE = true;

const GVBoolean GV_FALSE = false;

const GVByte GV_BYTE_MAX = UCHAR_MAX;

const GVInt32 GV_INT32_MAX = INT_MAX;

const GVInt32 GV_INT32_MIX = INT_MIN;

const GVInt64 GV_INT64_MAX = LLONG_MAX;

const GVInt64 GV_INT64_MIN = LLONG_MIN;

const GVFloat32 GV_FLOAT32_MAX = FLT_MAX;

const GVFloat32 GV_FLOAT32_MIN = FLT_MIN;

const GVFloat64 GV_FLOAT64_MAX = DBL_MAX;

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余3页未读，立即下载

weixin_38689027

粉丝: 4
资源: 890

会员权益专享

C++实现分水岭算法（Watershed Algorithm）

评论0

会员权益专享

最新资源

C++实现分水岭算法（Watershed Algorithm）

评论0

matalb 分水岭算法谷物

DESIGN FOR EMBEDDED IMAGE PROCESSING ON FPGAS

opencv 分水岭算法 python

请给出使用分水岭算法代码分割图像

帮我写一个分水岭算法图像分割python

用Python写分水岭算法识别月球撞击坑并反馈月球坑位置和大小和深度的代码

python里watershed的参数

matlab watershed分割

python里watershed的参数讲解

abels = watershed(dataraster_media, inmark, mask= dataraster_gau[:]>5)

如何用python实现图像分割

怎样将缺陷框选出来python

Design for Embedded Image Processing on FPGAs - 基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计 英文版

请列出10个美国城市的生物多样性指数(Biodiversity Index)，并给出你的数据来源网址

基于改进区域生长算法的图像分割方法写一个python代码切割多个物体在一张图片里

python去除图片水印代码

arcswat数据准备工作

适合小白写的项目 烘焙坊前端项目源码

OC-暂停-取消-继续NSBlockOperation

基于51单片机的AD转换设计

会员权益专享

最新资源

Design for Embedded Image Processing on FPGAs - 基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计英文版

适合小白写的项目烘焙坊前端项目源码