基于共有边界长度的改进分水岭算法

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1、基于共有边界长度的改进分水岭算法汤旭慧（深圳职业技术学院电子通信工程系，深圳#%="""）(*78>?：48@ABC""D248@A$3E7摘要文章提出了一种新的改进分水岭算法，以克服传统的分水岭算法造成的图像过分割问题。改进的算法在传统的分水岭算法分割结果的基础上，按照面积由小到大的顺序，循环合并分割产生的区域。合并过程中，首先提出了一种新的邻域系统，用于计算需要合并的区域与相邻区域的共有边界长度，然后根据边界的长度确定与其最相似的区域，进而合并这两个区域，最后采用后处理算法来进一步细化区域合并后的分

2、割结果。实验结果显示，该算法能很好地解决过分割的问题，使分割结果具有更准确的语义信息。关键词分水岭共有边界区域合并文章编号%""!*=;;%*（!""#）"%*""=+*";文献标识码F中图分类号G’;"%$H!"#$%$&#’()&*+,&#-(+&#"./&01*+$2&!&*3$.34(.351,1$（I2J4$EK(?2349E@>35LME77N@>384>E@(@A>@229>@A，OC2@PC2@’E?Q423C@>3ME??2A2，OC2@PC2@#%="""）67+)*(0)：F@ER

3、2?7ES>K>2ST84295C2S8?AE9>4C7>5J9EJE52S>@4C>5J8J294E92SN324C2ER29*52A72@484>E@J9E0?27J9ESN32S0Q4C23?855>38?T84295C2S53C272$F33E9S>@A4E4C289285EK4C292A>E@5>@4C252A72@42S>78A2，4C2578??92A>E@5892729A2S923N95>R2?Q$U@92A>E@729A2J9E3255，8@2T@2>AC0E9CEES5Q5427>5

4、K>954?QJ9EJE52S4E38?3N?8424C2?2@A4CEK2SA25024T22@4C292A>E@4E02729A2S8@S>45@2>AC0E9>@A92A>E@5，4C2@4C202547843C92A>E@>5S24297>@2S833E9S>@A4E4C2?2@A4CEK2SA25$FK42992A>E@729A2，JE54*J9E3255>@A>58JJ?>2S4E92K>@24C252A72@484>E@925N?45$(BJ29>72@48?925N?455CET4C84

5、4C2J9EJE52S8?AE9>4C73EN?SER293E724C2J9E0?27EKER29*52A72@484>E@，8@SE048>@7E92728@>@AKN?92A>E@5$8&9:"*#+：T84295C2S，?2@A4CEK92A>E@5，92A>E@729A2%引言割。这类方法的关键之处在于如何选取针对不同应用的标识，图像分割近年来在医疗，军事，教育等领域取得了广泛的在初始阶段限制分割区域的数目。对于第二类方法，其基本思想是对分割结果进行后处理-;<#.，从而避免过分割的问题。一般应

6、用，已经提出很多针对不同应用的分割算法。但是到目前为止，尚没有找到一种普适意义上的算法。许多视频序列应用技来说，后处理方法是按照某些规则对相邻区域进行合并，以减术，例如&’()*+与&’()*,两种标准，都提出了要求分割出少分割区域的数目，产生有意义的分割对象。合并区域规则是有意义的物体，因此图像分割是这些应用的前提。但是，在这些这类算法的关键之处，往往决定了算法性能。这些规则一般利标准中并未给出具体分割的方法。用空间关系，颜色相似度等性质评估相邻区域的相似程度，进基于分水岭-%.的分割方法在提取图像内

7、容方面取得了很好而决定区域合并的顺序。的效果，在近些年的研究中得到了广泛应用。传统的分水岭方文章根据空间关系和区域的相邻关系提出一种新的区域法是在梯度图像上进行的，算法首先提取梯度图像的极小值，合并方法。算法主要包括三个部分：（%）利用传统的分水岭算法-%.进行初始分割；（!）根据两个区域的共有边界长度对初始分然后将这些极小值作为种子点，最后根据梯度图像的梯度值来生长该区域。然而，因为图像中含有不同程度的噪声而且存在割的结果进行循环合并；（;）对合并以后的结果进行后处理。实图像细节信息，基于梯度图像的直

8、接分水岭算法会导致图像的验结果表明，新的区域合并算法具有很好的分割效果。过分割。一般来说，过分割的结果无法直接提供有意义的对象（/012345），因此必须对传统的分水岭算法进行改进，才能为其!区域合并算法他应用提供有意义的信息。到目前为止，研究人员在图像6视频分割领域已经提出很多算法对传统分水岭算法进行改进。这些改进的方法大致可以分为两类：基于标识（789:29）的改进分水岭算法和基于后处理的改进分水岭算法。在第一类方法中，根据标识所在的区