分水岭算法,图像分割——分水岭算法

基于边界跟踪的红细胞分割与计数_有核红细胞计数

红细胞的计数公式为N×25/5×10×106×200=N×1010。

图像分割——分水岭算法

分水岭分割算法把图像看成一幅“地形图”，其中亮度比较强的区域像素值较大，而比较暗的区域像素值较小，通过寻找“汇水盆地”和“分水岭界限”，对图像进行分割。

在一副图像上实现分水岭算法，与上述过程相似，只不过是通过灰度值充当水平面的角色，对图像进行不断的填埋，最后得到区域分割的效果图。

我们构建的堤坝就是分水岭线，也即对原始图像的分割。这就是分水岭算法。在图17-2中，左图是原始图像，右图是使用分水岭算法得到的图像分割结果。

为降低分水岭算法产生的过度分割，通常要对梯度函数进行修改，一个简单的方法是对梯度图像进行阈值处理，以消除灰度的微小变化产生的过度分割。

如果你是原始的Vincen分水岭分割算法，程序中会将每个区域梯度极小值作为集水点开始涨水，那么每遇到一个新的集水点，则会出现一个新的集水盆地，对应的就是一个分水岭分割区域。

图像处理属于什么分类

照片图像处理属于商标分类第40类4011群组；经统计，注册照片图像处理的商标达39件。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。

图像处理(imageprocessing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。可以说是包括了PS。图像处理一般指数字图像处理。

图形图像制作专业是属于广告设计专业、平面设计专业。

那就是图像分割之前一般先进行图像增强，以使效果明显。问题二：有关图像处理，图像的分类和它的判别性是不是一回事？ 图像的分类是属于图像模式识别范畴的概念，比如说，探测一张图片中的人脸，就会用到这种技术。

...常常用梯度图像代替原始图像作为分水岭算法的输入的原因

1、分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像。

2、显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。因此，为得到图像的边缘信息，通常把梯度图像作为输入图像，即 分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应，图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化，都会产生过度分割的现象。

3、subplot(1， 2， 1)； imshow(gradmag，[])， title(梯度幅值图像) subplot(1， 2， 2)； imshow(Lrgb)； title(梯度幅值做分水岭变换)直接使用梯度模值图像进行分水岭算法得到的结果往往会存在过度分割的现象。

4、分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。

5、这种方法容易受到噪声的影响而偏离物体边界，通常需要在跟踪前对梯度图像进行平滑等处理，再采用边界搜索跟踪算法来实现。 为了获得图像的边缘人们提出了多种边缘检测方法，如Sobel，Cannyedge，LoG。

6、这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。BP神经网络BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。

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