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WatershedComponents

WatershedComponents[image]
计算 image 的分水岭变换，以矩阵的形式返回，其中正整数标记集水盆地.
WatershedComponents
使用二值图像 marker 表明将创建的盆地区域.
更多信息
  • 在 WatershedComponents 中，marker 可以以图像、图形对象或标准图像坐标系中点列 的形式给出，其中 x 从 到 width，y 从 到 height，坐标 对应于图像的左下角.
  • 一般来说 marker 中非零元素被处理为分割的种子.
  • 默认设置为 Method. 可能的设置包括：
"Watershed"形态分水岭法 (Meyer)
"Basins"修正分水岭算法 (Beucher, Meyer)
"Rainfall"梯度下降或降水算法 (Osma-Ruiz)
"Immersion"分水岭浸没算法 (Vincent-Soille)
{"MinimumSaliency",t}梯度下降算法，如果最小边界高度小于 t，则合并毗邻的盆地
  • 和 方法返回分水岭线，在标记矩阵中以0表示.
  • 使用 方法，只有四个直接邻居被认为是相邻的，所有其它方法是把围绕一个给定像素的所有8个像素作为相邻来处理的.
范例关闭所有单元
例   (3)
使用分水岭轮廓表明小梁骨（trabecular bone）结构：
一个图像的分水岭分割：
梯度图像的分水岭分割：
使用分水岭轮廓表明小梁骨（trabecular bone）结构：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
一个图像的分水岭分割：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
梯度图像的分水岭分割：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
范围   (3)
通过填充浅的最大区域，预处理图像，帮助减小过分割：
使用 GradientFilter 和 FillingTransform 组合来分割一个图像：
标明两个区域：
选项   (2)
使用带有标记的降水法分割重叠斑点：
使用最小显著方法分割图像中的瓦片：
应用   (4)
从去除背景的分水岭脊创建的二值图像：
心腔分割：
近似一个点集的 Voronoi 图表：
过分割可以创造性地用于图像背景的纹理细化：
巧妙范例   (1)
使用分水岭变换解决一个迷宫拼图：
版本 8 的新功能
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