本文主要是介绍分水岭算法及其应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在作物的农业生产中，病害是影响作物产量的重要因素。因此，农作物生长过程中病害的防治就成了一个关键问题。近些年来，计算机图像处理以及模式识别理论有了很大的发展，使得在计算机上对作物病害进行智能化诊断成为了可能。图像分割作为一个关键的阶段，其效果直接影响着后期的特征提取和病害识别，因此，准确无误地分割出病害叶片上的病斑是至关重要的。
近年来，分水岭图像分割方法因其在处理图像分割问题时表现出的良好性能而成为图像分割领域的研究热点之一。分水岭算法分割精度高，算法简单易实现，并且能产生单像素宽度的连续边界，使得分水岭算法得到了极其广泛的应用。由于分水岭算法的这种特点，和其他分割算法相比，它的分割结果通常更加稳定。
但是，分水岭算法也有其不足的地方。由于其精确性，容易对噪声敏感从而产生“过分割”现象，即分割区域被划分的太细，使得分割结果失去了实用价值。针对这个问题，可以通过预处理来降低图像的噪声，这在一定程度上可以减少过分割的区域。目前常见的消除过分割的方法有两种：标记控制和区域合并。区域合并由于其计算量较大，需要对过分割的结果按照合并规则进行扫描合并，因此并不可取。标记控制的方法在图像上提取前景标记和背景标记，前景标记标识着目标，背景标识则表示背景区域。通过这种方法，一副图像被划分为若干幅小图像，每一副小图像由背景区域表示，其内部含有唯一的一个前景标识。然后针对每个小区域采用分水岭算法，最终得到分割的结果。
本文采用黄瓜病害叶片为例，探讨基于标记的分水岭算法在作物病害叶片图像分割中的应用。研究发现，直接采用基于标记的分水岭算法对黄瓜叶片进行分割，无法得到满意的结果。为了提高黄瓜病害叶片图像分割的准确性，采用了一种改进的基于标记的分水岭图像分割算法。标记选取的准确性，直接影响到分水岭算法的分割效果，本文对前景标记和背景标记的提取方法进行改进。针对前景标记，对其进行过滤从而消除伪标记；针对背景标记，为了保证图像边缘信息的完整性，直接在原图上进行背景标记的提取。采用改进后的方法对黄瓜叶片进行图像分割，能够取得满意的结果。考虑到日光条件下拍摄的黄瓜病害叶片都具有复杂的背景，这些复杂背景往往会使得常见的分割方法失效。为了解决这个问题，本文进一步提出了一种针对复杂背景的方案。该方案通过多重形态学变换来消除大部分背景，然后消除图像的边缘部分，最后再采用基于标记的分水岭算法进行图像分割。采用该方法对具有复杂背景的黄瓜病害叶片图像进行分割，也取得了良好的效果。
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