[发明专利]结合边缘检测和分水岭算法的图像分割方法

摘要

本发明公开了一种结合边缘检测和分水岭算法的图像分割方法，包括以下步骤，第一步，图像边缘抽取：采用边缘检测算法提取边缘；第二步，边缘连接：采用相同大小的模板对第一步中抽取的图像边缘进行膨胀连接，或对第一步中抽取的图像边缘端点进行连接，然后用不同大小的模板膨胀；第三步，分割图像：将第二步中得到的在膨胀区域作为生长区域，其它区域作为分水岭算法的种子区域，在生长区域中用分水岭算法进行生长，确认连接或者断开连接，将图像分割成区域。本发明的有益效果：利用了边缘检测算法，得到封闭的目标轮廓，并且位置比Canny边缘准确；没有分水岭算法的过分割等问题，速度快，并且原本连通的区域不会被强行分割。

主权项

1.一种结合边缘检测和分水岭算法的图像分割方法，其特征在于包括以下步骤，第一步，图像边缘抽取 ：采用边缘检测提取边缘，单像素化后找出所有端点和角点 ；第二步，边缘连接 ：采用相同大小的模板对第一步中抽取的图像边缘进行膨胀连接，或对第一步中抽取的图像边缘端点进行连接，然后用不同大小的模板膨胀 ；第三步，分割图像 ：将第二步中得到的在膨胀区域作为生长区域，其它区域作为分水岭算法的种子区域，在生长区域中用分水岭算法进行生长，确认连接或者断开连接，将图像分割成区域;所述第二步中相同的模板膨胀边缘时，模板的尺寸是可以调节的，越大的模板，分割出的区域数量越少;所述第二步中不同大小的模板膨胀方法步骤为 ：首先，对检测出的所有边缘的端点，找到最近的端点设距离为 Dpp ；其次，对端点所在的边缘线段，从端点开始，去除掉 Dpp 个边缘像素，如果此边缘线段的像素总数小于Dpp，则去除此边缘线段到角点，不再向前追踪 ；再次，求与此端点最近的边缘点,设距离为 Dpe ；最后，通过 Dpp、Dpe 与阈值 T1 之间的关系确定连接的点,若 Dpp ＜ Dpe&Dpp ＜ T1，则连接此两个端点 ；若 Dpp ＜ Dpe&Dpp ＜ T1，则连接此端点与边缘点 ，并用缝隙宽度 1/K 粗细的圆盘形模板膨胀。