结合各向异性扩散和分水岭算法的图像分割

传统分水岭算法受到噪声干扰时容易出现过分割现象，为了抑制噪声的同时尽可能多地保留住图像边缘信息，提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。首先对原始图像进行滤波操作，传统P-M算子通常人为设定固定边界阈值，容易丢失细节信息，应用梯度模的变化设定阈值并连结图像结构张量形成一个扩散函数，边缘处沿切线方向扩散易于保留边缘细节，平坦处具有各向同性易于平滑噪声，这样保证了良好的分水岭结构。其次对图像的梯度信息进行计算，为了使梯度信息得到补偿，采用数学形态学的开闭运算对图像梯度信息进行处理。然后运用形态学极小值标定方法标记处理后的图像局部极小值，最后用分水岭算法对图像进行分割。实验对无噪声图像和加噪声图像进行分割，结果表明该方法具有良好的分割效果，尤其对噪声图像有较好的鲁棒性。