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分水岭算法的过分割

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我按照Mathworks.com中的2-D Watershed example来分隔连接的对象，如下图所示：

Imgur

代码总结如下：

bw = imread('some_binary_image.tif');

D = -bwdist(~bw);

D(~bw) = -Inf;

L = watershed(D);

结果是：

Imgur

中心的颗粒已分成两部分 . 有什么方法可以避免过度细分吗？

谢谢，lennon310， chessboard 确实适用于我的大多数图像，但仍有一些情况，它没有 . 例如，以下二进制图像：
Imgur

使用棋盘将导致：
Imgur

由于我有数百张图像，似乎很难找到适合所有图像的参数组合 . 我想知道我是否需要结合使用棋盘，城市街区等取得的好成绩......

matlab image-processing image-segmentation watershed

2 回答

  • 7

    使用 max(abs(x1-x2),abs(y1-y2)) 作为距离度量（棋盘），并在 watershed 函数中使用八连接邻域：

    bw=im2bw(I);

D = -bwdist(~bw,'chessboard');
imagesc(D)
D(~bw) = -Inf;

L = watershed(D,8);
figure,imagesc(L)

    结果：
    enter image description here

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  • 3

    我一直处理同样的问题 . 对我来说，解决方案是使用基于标记的分水岭方法 . 在Steve的Matlab博客上找到关于分水岭方法的例子：http://blogs.mathworks.com/steve/他给出的这个方法最适合我：http://blogs.mathworks.com/steve/2013/11/19/watershed-transform-question-from-tech-support/

    现在，在理想的世界中，我们可以使用单一方法正确分割所有内容 . 但是无论您使用哪种方法（除非您手动给出标记），分水岭都会对某些粒子进行过度或不足 . 所以，目前我正在使用半自动分割方法;即，使用分水岭尽可能地分割图像，然后将该图像带入MSPaint并手动编辑以纠正剩余的/过度分割的情况 .

    一些人过去似乎已经使用过地区 . 但我的图像处理知识有限，所以我无法帮助你 . 如果有人能发布关于如何使用区域增长来分割这样的图像的话，那将是很棒的 .

    希望这可以帮助 .

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