分水岭变换在岩屑图像分割中的应用

分水岭变换是一种基于区域和数学形态学的图像分割方法,被广泛用于灰度图像的分割之中。但传统分水岭变换过分割问题严重,图像的噪声和虚假纹理会淹没真正想得到的边缘信息。针对岩屑图像的特征,提出了一种改进的分水岭算法分割方案。先在预处理期用形态学开闭重建运算对原始图像平滑处理,在相对保留边缘不受影响的同时,降低噪声的影响。再通过非线性的阈值变换分离出目标和背景,然后在提取出目标的情况下合并过小区域,得到目标的边缘。而由于阈值变换后,区域数量已经明显减少,可以降低区域合并的运算量,提高合并速度。在求取形态学梯度时,选用了一种新的形态梯度形式,消除了形态学处理对分割结果造成的轮廓偏移现象。从实验结果看来,该算法取得了较好的分割效果。