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17.5  分水嶺分割算法（2）

可以使用很多算法來(lái)對前景對象進(jìn)行標記，標記的每個(gè)對象內部的像素值是連接在一起的。在這個(gè)例子中，使用形態(tài)學(xué)重建技術(shù)對前景對象進(jìn)行標記，首先使用imopen函數對圖像進(jìn)行開(kāi)操作，如圖17-21中左邊圖像所示，使用半徑為20的圓形結構元素，開(kāi)操作是膨脹和腐蝕操作的結合。另外一種方法是先對圖像進(jìn)行腐蝕，然后對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)重建，處理后的圖像如圖17-21右邊圖像所示。

（點(diǎn)擊查看大圖）圖17-21  開(kāi)操作和重建操作結果對比

在開(kāi)操作之后進(jìn)行關(guān)操作可以去除一些很小的目標，例如蘋(píng)果上的莖干和一些污點(diǎn)等，如圖17-22中左邊圖像所示。另外一種方法是先對圖像進(jìn)行腐蝕，然后對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)重建，重建后的圖像如圖17-22右邊圖像所示，注意在重建之前需要先對圖像求反，然后在重建之后再進(jìn)行一次求反。

（點(diǎn)擊查看大圖）圖17-22  關(guān)操作和重建操作結果對比

對比兩幅圖像Iobrcbr和Ioc，以重建為基礎的開(kāi)關(guān)操作（結果為Iobrcbr）比一般的開(kāi)關(guān)操作（結果為Ioc）在去除小的污點(diǎn)時(shí)會(huì )更有效，并且不會(huì )影響這個(gè)圖像的輪廓。

計算Iobrcbr的局部極大值會(huì )得到比較好的前景標記，如圖17-23所示。

（點(diǎn)擊查看大圖）圖17-23  求取局部極大值的圖像

為了更好地理解這個(gè)結果，我們可以在原來(lái)圖像的基礎上，顯示局部極大值，對前景圖像進(jìn)行標記，如圖17-24所示。

注意到圖像中還有少部分目標物體，即蘋(píng)果，未被正確地標記出，如果這些目標物體不能被正確地進(jìn)行標記，則不能正確地進(jìn)行分割。并且，少部分前景目標物體已經(jīng)擴展到邊緣，因此應該收縮一下邊緣，可以先對圖像進(jìn)行關(guān)操作，然后再進(jìn)行腐蝕來(lái)達到這樣的效果。

這個(gè)過(guò)程會(huì )產(chǎn)生一些孤立的像素點(diǎn)，可以使用bwareaopen函數來(lái)達到這樣的效果，這個(gè)過(guò)程將像素點(diǎn)數量較少的孤立像素點(diǎn)去除，如圖17-25左邊圖像所示。

（點(diǎn)擊查看大圖）圖17-24  在原圖上顯示局部極大值