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时间：2021-12-27
《一种基于脊线的层级分水岭新算法x》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、一种基于脊线的层级分水岭新算法摘要：针对传统V.S.分水岭算法存在的过分割现象，提出一种基于脊线的层级分水岭算法。通过对传统V.S.分水岭算法中浸没过程的适当改进，找到完整无冗余的区域脊线；再次修改浸没过程，仅对脊线进行多级迭代的分水岭再分割，即可完成区域分割。实验结果显示：该算法能处理传统V.S.分水岭算法的过分割现象，且计算速度较快。关键词：图像分割；分水岭算法；脊线；多层级分割；模拟泛洪引言分水岭算法是一种常用的图像分割算法。分水岭算法的思想来源于地理学的测地线理论，20世纪70年代末引入图像分割领域。分水岭算法作为一种定义简单、定位准确、速度较快的图像分割技术，受到众多学术
2、研究者的关注[1]。目前应用得较多的2种算法为：1991年VincentL等人[2]提出的基于模拟泛洪的快速分水岭算法（下文简称为“V.S.分水岭算法”）；2000年SmetP第10页共10页D等人[3]提出的一种模拟降水的分水岭分割算法。传统分水岭算法存在着不足之处，如：对图像噪声敏感、易产生过分割、对低对比度图像易丢失某些重要轮廓等。为此，很多学者进行了相关研究，提出了一些改进型分水岭算法，如与预处理滤波、标记、小波变换等结合的改进算法[4]。其可分为：分水岭预处理和分水岭后处理两类算法。分水岭算法的输入图像通常是图像梯度，分水岭预处理多是优化梯度图，以降低过多的局部极小点。梯
3、度图一般采用形态梯度[56]、索贝尔（Sobel）梯度算子、J图分割（JSEG）[7]等算法。为了降低过分割，预处理阶段可采用中值滤波、非线性滤波、双边滤波[8]、多尺度滤波[9]、多尺度梯度[5]、形态学标记[10]等方法减少局部极小值点的个数。分水岭后处理，旨在对传统分水岭算法产生的过分割区域，进行区域合并。进行区域合并的算法有：基于K均值聚类算法（kmeansclusteringwithmanifold，KCM）、模糊聚类算法（fuzzycmeans，FCM）、期望最大（expectationmaximization，EM）、高斯混合模型（Gaussianmixturemod
4、el，GMM）、图论等的簇集算法[1115]；及利用贝叶斯、马尔可夫随机场（Markovrandom第10页共10页field，MRF）[16]、积水盆深度[1718]、相邻区域边界长度[19]等的领接合并算法。它们在一定的领域，都取得了良好的效果。然而，分水岭预处理是辅助方法，改进的是分水岭算法的输入，而且预处理不能完全消除过分割；分水岭后处理是对分水岭产生的区域进行合并，分水岭算法产生的区域数量，直接影响其处理速度。可见预处理和后处理都未涉及对分水岭算法本身的改进。在V.S.分水岭算法中，水从起伏地貌的各个局部最低点开始向上漫溢，从不同地方漫溢上来的水会交汇于不同的局部区域边
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