基于偏微分方程和分水岭算法的图像分割

提出一种基于偏微分方程构造、具有良好分水岭结构梯度幅值图像来改进分割性能的方法,首先,对原始图像进行边界检测,得到梯度幅值图像,利用1维梯度向量流偏微分方程对梯度幅值图像作用、扩散边界信息和去除噪音,使其具有良好的分水岭结构,然后检测梯度图像的局部最小值点,通过形态学膨胀运算自动合并相近的局部最小值点,使图像更有利于分水岭算法的分割,最后用分水岭算法分割处理后的图像,实验结果表明,该方法降低分水岭算法的过分割现象,为后续处理提供较为可靠的基础.