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图像分割中的分水岭算法原理与应用

作者:东莞康耐德智能控制有限公司 浏览: 发表时间:2021-11-12 14:14:07

图像分割中的分水岭算法原理与应用

分水岭算法是在分割的过程中,它会把跟临近像素间的相似性作为重要的参考依据,从而将在空间位置上相近并且灰度值相近(求梯度)的像素点互相连接起来构成一个封闭的轮廓。分水岭算法常用的操作步骤:彩色图像灰度化,然后再求梯度图,***在梯度图的基础上进行分水岭算法,求得分段图像的边缘线。

地形的高度是有灰度图的灰度值决定,灰度为0对应地形图的地面,灰度值***的像素对应地形图的***点。

对灰度图的地形图的解释,我们考虑三类点:

1、局部最小点值,该点对应一个盆地的***点,当我们在盆地里滴一滴水的时候,由于重力作用,谁最终会汇聚到该点。注意:可能存在一个最小值面,该平面内的都是最小值点。

2、盆地的其他位置点,该位置滴的水会汇聚到局部最小点。

3、盆地的边缘点,是盆地和其他盆地交界点,在该点滴一滴水,会等概率的流向任何一个盆地。

 

假设我们在盆地的最小值点,打一个洞,然后往盆地里面注水,并阻止两个盆地的水汇聚,我们会在两个盆地的水汇集的时刻,在交界的边缘上(即分水岭线),建一个大坝,来阻止两个盆地的水汇聚成一片水域。这样图像就被分成2个像素集,一个是注水盆地像素集,一个是分水岭线像素集。

在真实图像中,由于噪声点或者其它干扰因素的存在,使得分水岭算法常常出现过度分割的现象,这主要是因为图像中可能存在很多很小的局部极小点的存在,对这些局部盆地进行分割会导致过分割。为了解决过分割的问题,学者们提出了基于标记(mark)图像的分水岭算法,就是通过先验知识,来指导分水岭算法,以便获得更好的图像分割效果。通常的mark图像,都是在某个区域定义了一些灰度层级,在这个区域的洪水淹没过程中,水平面都是从定义的高度开始的,这样可以避免一些很小的噪声极小值区域的分割。

 

Halcon案例:

dev_set_draw ('margin')

dev_set_line_width (2)

dev_set_colored (12)

read_image (Meningg6, 'meningg6.png')

dev_close_window ()

get_image_size (Meningg6, Width, Height)

dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)

gauss_filter (Meningg6, ImageGauss, 3)

dev_display (ImageGauss)

disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')

stop ()

watersheds (ImageGauss, Basins1, Watersheds)

dev_display (ImageGauss)

dev_display (Basins1)

disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')

stop ()

watersheds_threshold (ImageGauss, Basins2, 10)

dev_display (ImageGauss)

dev_display (Basins2)

disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')

stop ()

return ()

         

              原图                                            watersheds()结果

 

watersheds_threshold()结果

 

 

 

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东莞康耐德智能控制有限公司CSRAY)最早成立于2011年(原东莞凯瑞斯),专注于工业机器视觉系统的研发和技术服务。在显示模组涂胶质量检测(包括硅酮胶、面胶、线胶、银胶、侧面封胶等)方面有很深的积累,开发出了相对成熟的涂胶AOI系统。与设备厂商合作,康耐德(CSRAY)涂胶AOI系统已大量应用在各大面板企业产线,为企业赢得了效益。

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