王 祥 罗素云

（上海工程技术大学机械与汽车工程学院 上海 201620）

1 引言

图像分割是按照某种设定的规则，将一幅待处理图像划分成为若干互不相交的、有明显边缘区分的局部区域过程，同时这也是图像处理研究领域的重要分析方法。分水岭变换则是基于数学形态学的一种图像分割算子，可将待处理图像分割成若干不重合的区域，它与传统依据边界梯度的图像分割技术（如Canny 算子和Laplace 算子）相比，分水岭算法能够获得像素宽的、连续的边界，但是它也存在着分割速度慢和过分割等问题。目前已提出了各种在分水岭变换基础上进行改进的图像分割方式，文献［1］提出一种边缘走向自适应的多尺度分水岭遥感图像分割算法，采用多尺度标记算法进行标记分水岭分割；文献［2］提出一种先求形态梯度图像的浮点活动图像，再进行分水岭变换的图像分割方法；文献［3］提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法；文献［4］提出了一种根据梯度图像的多尺度信息，构造相似性函数的改进的快速分水岭变换算法；文献［5］提出了一种改进的基于标记提取的分水岭算法，改进后的算法由平滑滤波、彩色梯度计算、标记提取和分水岭变换组成；文献［6］提出了一种先进行分水岭变换再用Normalized Cut 方法在区域之间进行分割，产生最终所分割的图像；文献［7］提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法，该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维，然后计算降维后的梯度图像并采用自适应重建算法修正梯度图像，对修正梯度图像采用分水岭变换完成对彩色待处理图像的合理分割；……