Python形态学处理：骨架提取与分水岭算法详解

在Python数字图像处理中，骨架提取与分水岭算法是重要的形态学处理技术，主要应用于二值图像的分析和特征提取。这两种方法均位于OpenCV或Scikit-image库中的`morphology`子模块内。 1. 骨架提取: 骨架提取，也称为二值图像细化，是将连通区域细化为单个像素宽度的过程。它有助于识别目标的拓扑结构，常用于特征检测和描述。`skimage.morphology.skeletonize(image)`函数是常用的骨架提取工具，它接受一个二值图像作为输入，输出也是一个二值图像，展示了原始对象的骨架结构。例如，通过创建带有多个目标对象的测试图像，可以观察到每个对象经过骨架提取后的简化表示。 `skimage.morphology.medial_axis`函数则提供另一种细化方式，计算前景目标对象的中轴宽度。这个函数允许用户指定掩模(mask)和返回距离信息(return_distance)，后者可用于进一步的分析。 2. 分水岭算法: 分水岭算法是一种基于拓扑理论的分割方法，它模仿地理学概念，用于解决图像中连续区域的分割问题。尤其适用于处理相互连接的目标物体，如分隔重叠的圆形。分水岭算法的核心在于结合距离变换，找出像素之间的邻近关系，形成“汇水盆地”和“分水岭界限”。 距离变换是计算每个像素到其最邻近非零像素的距离，这对于找到初始分割点（通常是最大或最小值）至关重要。在实际应用中，如将两个重叠的圆分开，首先计算它们的距离变换，然后从高值或低值点开始扩散，最终形成两个独立的区域。 分水岭算法还可以与梯度信息结合，利用梯度强度在边缘区域的特性，进一步优化图像分割结果。 Python的骨架提取与分水岭算法在数字图像处理中扮演了关键角色，它们通过细致地分析图像结构和连接性，帮助我们理解和操作复杂的图像数据，是许多计算机视觉和图像分析任务中的基础工具。