分水岭变换:图像分割策略

分水岭是指一个脊分裂地区由不同的河流排水系统。汇水盆地是地理区域排入河流或热源。

如何水域和汇水盆地分析生物组织,研究星系,或研究新的半导体技术?什么是连接图像处理吗?

连接是通过计算机分析数字图像的对象。的对象可以是任何东西:血细胞,明星,碳粉点打印页面,DNA微阵列的元素,甚至半导体量子点,如图片。

计算机分析图像对象的开始寻找them-deciding哪些像素属于每个对象。这被称为图像分割,对象从背景中分离的过程,以及从对方。r·冈萨雷斯和r·伍兹写在他们的广泛使用的教科书(数字图像处理),“重要的图像分割是图像处理中最困难的任务之一。分割精度决定了成功或失败的计算机分析程序。”

最新版本(版本3)图像处理工具箱包括新功能的计算和应用分水岭变换,一个强大的工具来解决图像分割问题。

理解图像的分水岭变换要求你认为作为一个表面。例如,考虑下面的图片:

示例1:分段二进制图像

考虑的任务分离两个触摸对象二进制图像。我们如何修改这张图片所以它的汇水盆地两个圆形对象吗?

为此我们将使用图像处理工具箱中的另一个新工具:bwdist,计算距离变换。一个二进制的距离变换图像每个像素的距离最近的nonzero-valued像素,如本例所示。

的距离变换二进制图像,计算使用bwdist (BW)看起来像图像(左)。

这张照片不是很有用,因为只有一个汇水盆地横跨整个图像。相反,试着计算的距离变换图像的补充:

D = bwdist (~ BW);% B图像(上图)

这个图像更接近,但我们需要否定的距离变换将两个明亮的区域变成集水盆地。

D = -bwdist (~ BW);图像% C(上图)

现在有一个集水盆地为每一个对象,所以我们称分水岭函数。l=

分水岭(D);

l被称为标签矩阵,它包含正整数对应于每个汇水盆地的位置。我们可以用的新鲜感元素l位于分水岭线,将原始图像中的对象。

BW (L = = 0) = 0;imshow (BW) %分割图像D(上图)

示例2:分段的量子点

量子点的图像需要更多的工作,使其适合分水岭分割。首先,我们将图像转换为灰度和使用形态学上流社会的运营商(许多新的灰度形态学的工具之一)一片圆盘状结构元素来消除不均匀照明。

I = rgb2gray (RGB);I2 = imtophat(我strel(“磁盘”,10));

其次,我们使用一个新的函数graythresh确定一个好的阈值将图像转换为二进制。

水平= graythresh (I2);BW = im2bw (I2、水平);

最后,我们计算的距离变换补充二进制图像,背景修改它迫使自己的汇水盆地,并计算分水岭变换。新功能label2rgb用于显示分割对象使用不同的颜色。

D = -bwdist (~ BW);D (~ BW) =无穷;L =分水岭(D);imshow (label2rgb (L,“喷气机”,“w”))

示例3:分段钢谷物

我们的最后一个例子,一个显微镜图像的钢铁谷物,看起来就像一个自然的分水岭分割,因为光领域已经相当好暗行隔开。

我们可以简单地计算补充图像的分水岭。

L =分水岭(imcomplement (I));

不幸的是不工作很好,你可以看下面的图:

结果,oversegmentation,在分水岭分割是一个众所周知的现象。Oversegmentation是因为每个地区最低,即使微小的和微不足道,形成自己的汇水盆地。一个解决方案是修改图像删除太浅的最小值。这正是h-minima变换(imhmin)。

I2 = imcomplement(我);I3 = imhmin (I2, 20);% 20是抑制浅的高度阈值最小值L =分水岭(I3);

这是大大改善的结果。

你读过几段图像使用分水岭变换的方法。另一种方法,称为marker-controlled分水岭分割,在描述图像处理工具箱页面。想要了解更多关于如何使用分水岭变换在您自己的工作中,为进一步阅读。

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关于新版本的更多信息,请参阅图像处理工具箱页面。