形态学梯度重构与标记提取驱动的分水岭图像分割
传统的分水岭算法对噪声和细节信息敏感，容易产生过分割现象。提出一种基于形态学梯度重构和标记提取的分水岭图像分割方法，提高算法对噪声的鲁棒性和分割精度。
该方法首先利用形态学梯度重构技术构建图像的梯度图，有效抑制噪声对梯度计算的影响。随后，结合图像的空间信息和灰度信息，采用自适应阈值和区域生长算法提取图像的显著目标区域作为标记。最后，将提取的标记作为初始淹没点，应用分水岭算法实现图像分割。
实验结果表明，相比传统的分水岭算法，方法能够有效抑制噪声干扰，获得更准确、完整的分割结果，在医学图像和自然图像分割中具有良好的应用潜力。
文件大小：458.71KB
评论区