Mahotas - 分水岭算法

在图像处理中，分水岭算法用于图像分割，这是将图像分割成不同区域的过程。分水岭算法尤其适用于分割具有不均匀区域或边界不明确的区域的图像。

分水岭算法的灵感来自于水文学中的分水岭概念，水从高处流向低处，沿山脊流淌，直到到达最低点，形成盆地。

同样，在图像处理中，该算法将图像的灰度值视为地形表面，其中高强度值代表峰值，低强度值代表谷值。

分水岭算法的工作原理

以下是分水岭算法在图像处理中工作原理的概述：

• 图像预处理：将输入图像转换为灰度图像（如果它不是灰度图像）。执行任何必要的预处理步骤，例如噪声去除或平滑处理，以改善结果。

• 梯度计算：计算图像的梯度以识别强度变化。这可以通过使用梯度算子（例如Sobel算子）来突出边缘。

• 标记生成：识别将用于启动分水岭算法的标记。这些标记通常对应于图像中感兴趣的区域。

  它们可以由用户手动指定，也可以根据某些标准（例如局部最小值或聚类算法）自动生成。

• 标记标记：使用不同的整数值标记图像中的标记，表示不同的区域。

• 分水岭变换：使用标记的标记计算图像的分水岭变换。这是通过模拟洪水过程来完成的，其中强度值从标记传播并填充图像，直到它们在不同区域的边界处相遇。

  结果是一个灰度图像，其中区域之间的边界被突出显示。

• 后处理：分水岭变换可能会产生过度分割的区域。可以应用后处理步骤（例如合并或平滑）来细化分割结果并获得最终的分割图像。

Mahotas中的分水岭算法

Mahotas库没有直接应用传统分水岭算法于图像的函数。但是，Mahotas提供了一种类似的技术，称为条件分水岭，我们将在后面的章节中详细探讨和讨论。

为了更好地理解传统的分割算法，让我们来看一个使用cv2库进行图像分割的例子。

示例

在下面的示例中，我们应用Otsu阈值化、形态学运算和距离变换来预处理图像并获得前景和背景区域。

然后，我们使用基于标记的分水岭分割来标记区域，并在分割图像中将边界标记为红色。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
image = cv2.imread('tree.tiff')
# Convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Apply Otsu's thresholding
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV +
cv2.THRESH_OTSU)
# Perform morphological opening for noise removal
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
# Perform distance transform
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
# Threshold the distance transform to obtain sure foreground
_, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0)
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
# Determine the sure background region
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)
# Determine the unknown region
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)
# Label the markers for watershed
_, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown == 255] = 0
# Apply watershed algorithm
markers = cv2.watershed(image, markers)
image[markers == -1] = [255, 0, 0]
# Create a figure with subplots
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(7,5 ))
# Display the original image
axes[0].imshow(image)
axes[0].set_title('Original Image')
axes[0].axis('off')
# Display the watershed image
axes[1].imshow(markers)
axes[1].set_title('Watershed Image')
axes[1].axis('off')
# Adjust the layout and display the plot
plt.tight_layout()
plt.show()

输出

以下是上述代码的输出：