参数化形态学分水岭：有效分割与精确轮廓

本文主要探讨了一种参数化的形态学分水岭图像分割方法，针对标准形态学分水岭分割存在的过分割问题进行改进。标准方法虽然能够生成封闭的图像目标区域轮廓，但可能会导致区域被过度细分，即产生非必要的小区域。为了解决这个问题，研究者借鉴了黏性液体淹没地貌的流溢特性，提出了一种新的思路。 首先，作者将梯度级与结构元素大小之间的关系建模为一个函数，这一步是参数化的关键。根据地貌的梯度强度，他们设计了一个动态调整的策略：对于低梯度部分，使用较大尺寸的结构元素进行闭运算，以消除由局部极小值引起的过分割；而对于高梯度区域，则使用较小尺寸的结构元素保持区域的边缘清晰，防止轮廓发生位置偏移。这种参数化的方法旨在找到一个平衡，既能减少过分割，又能保持区域轮廓的精确性。 接着，作者在修正后的梯度图像基础上应用标准的分水岭变换，进行图像分割。这种方法的优势在于能够在保持边缘细节的同时，通过参数控制有效地抑制过分割现象，提高了分割结果的准确性。 通过仿真实验，作者验证了这种参数化方法的有效性和优越性。实验结果显示，该方法不仅能有效地消除过分割，还能保持区域轮廓的稳定性和定位精度，这对于许多图像处理应用，如医学图像分析、遥感图像处理等都具有重要意义。 关键词：图像分割、形态学分水岭、黏性流体、梯度修正、结构元素。整个研究方法在图像处理领域提供了一种创新且实用的解决方案，对于提高图像分割的质量和效率具有重要的理论价值和实际应用价值。