使用距離變換的分水嶺分割
阿新 • • 發佈：2019-01-01
針對分割，與分水嶺變換相配合的常用工具是距離變換。二值影象的距離變換是相對簡單的概念：是指從每個畫素到最接近零值的畫素的距離。例如，圖10-25(a)顯示了一個小的二值影象矩陣。圖10-25(b)顯示了相應的距離變換。注意，每個值為1的畫素的距離變換為0，因為最靠近的非0畫素是它本身。距離變換可以用工具箱函式bwdist來計算，呼叫語法為：
- D = bwdist(f)
例10.15 使用距離變換和分水嶺變換分割二值影象
在這個例子中，我們說明如何與工具箱的分水嶺變換一起，使用距離變換分割彼此有些接觸的圓形水滴。特別是，我們想要分割圖9-29(b)中處理過的銷釘影象。首先，正如10.3.1節中描述的那樣，使用im2bw和graythreshi把影象變換為二值影象：
- >>g = im2bw(f, graythresh(f));
圖10-26(a)顯示了結果。下一步是對影象求補，計算距離變換。然後，用函式watershed計算距離變換的負分水嶺變換。該函式的呼叫語法是：
- L = watershed(A,conn)
其中，L是在9.4節討論和定義過的標記矩陣。A是輸入陣列(一般可以是任何維數，但在本章是二維)，並且conn指定了連通性(對於二維陣列是4或8(預設值))。在L中，正整數與匯水盆地相對應，零值指出分水嶺的脊線畫素：
- >>gc = ~g;
- >>D = bwdist(gc);
- >>L = watershed(?D);
- >>w = L == 0;
圖10-26(b)和(c)顯示了求補後的影象及其距離變換。因為L的0值畫素是分水嶺的脊線畫素，前面程式碼的最後一行計算二值影象w，圖中僅顯示這些畫素。分水嶺的脊線影象顯示於圖10-26(d)中。最後，使用原始的二值影象和影象w的"補"，通過邏輯AND操作完成分割，如圖10-26(e)所示：
- >>gg2 = g&-w;
注意，圖10-20(e)中的某些物體沒有很好地分開。這被稱為過分割，這是使用基於分水嶺的分割方法時常常會出現的問題。下邊將討論克服這一問題的不同技術。
