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WatershedComponents

WatershedComponents[image]

计算 image 的分水岭变换，以数组的形式返回计算结果，并以正整数标记分水岭.

WatershedComponents[image,marker]

使用二值图像 marker 标注可能会出现盆地的区域.

WatershedComponents[video,…]

计算 video 各帧的分水岭分割.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (2)

分水岭分割一幅有两个局部最小值的图像：

Wolfram Language code: WatershedComponents[[image]]//MatrixForm

可视化分割:

Wolfram Language code: Colorize[%]

分水岭分割一幅三维图像：

Wolfram Language code: WatershedComponents[[image]]//Colorize

范围 (3)

用一幅标记图像标记两个区域：

Wolfram Language code: WatershedComponents[[image], [image]]//Colorize

用一个位置列表标记两个区域：

Wolfram Language code: WatershedComponents[[image], {{190, 180}, {190, 45}}]//Colorize

用一个二值掩码标记三维区域：

Wolfram Language code: i = [image];marker = [image];

Wolfram Language code:

ws = WatershedComponents[i, marker];
Image3D[Colorize[SelectComponents[ws, "Count", 2]], Options[i, BoxRatios]]

选项 (3)

CornerNeighbors (2)

默认情况下，对角相邻的像素被认为是邻居：

Wolfram Language code: WatershedComponents[[image]]//Colorize

用 CornerNeighborsFalse 时，只有垂直和水平相邻的邻近像素被认为是邻居：

Wolfram Language code: WatershedComponents[[image], CornerNeighbors -> False]//Colorize

用 Method->"MinimumSaliency" 方法时，忽略 CornerNeighbors 设置：

Wolfram Language code: img = [image];

Wolfram Language code:

WatershedComponents[img, Method -> {"MinimumSaliency", .2}, CornerNeighbors -> True] == WatershedComponents[img, Method -> {"MinimumSaliency", .2}, CornerNeighbors -> False]

Method (1)

用一个最小显著性的方法来分割一幅图像的瓷砖：

Wolfram Language code: img = ColorNegate@[image];

Wolfram Language code: WatershedComponents[img, Method -> {"MinimumSaliency", .3}]//Colorize

用较低的显著性阈值通常会得到过度分割的结果：

Wolfram Language code: WatershedComponents[img, Method -> {"MinimumSaliency", 0}]//Colorize

用较高的显著性阈值来融合相似的邻近的组件：

Wolfram Language code: WatershedComponents[img, Method -> {"MinimumSaliency", .4}]//Colorize

应用 (8)

用距离变换图像分离重叠的组件:

Wolfram Language code: img = [image];

Wolfram Language code: dt = ImageAdjust[ColorNegate[DistanceTransform[img]]]

分离重叠的组件:

Wolfram Language code: ImageMultiply[img, Image[WatershedComponents[dt], "Bit"]]

使用分水岭分割来分离重叠的三维组件：

Wolfram Language code: image = [image];

计算体积的距离变换：

Wolfram Language code: iw = ColorNegate@ImageAdjust@DistanceTransform@image;

在三维体积的距离变换上运行分水岭分割，并可视化该分割：

Wolfram Language code:

cw = WatershedComponents[iw];
cw *= ImageData[image];
Colorize[cw]

用三维标记来增强分割：

Wolfram Language code: markers = [image];

Wolfram Language code:

cwm = WatershedComponents[iw, markers];
cwm *= ImageData[image];
Colorize[cwm]

从去除背景的分水岭脊创建的二值图像：

Wolfram Language code: Image[WatershedComponents[Threshold[[image], 0.18]] , "Bit"]

心腔分割：

Wolfram Language code: img = [image];

用平滑过的数据的局部极大值作标记：

Wolfram Language code:

markers = MaxDetect[GaussianFilter[img, 25], Padding -> 1];
HighlightImage[img, markers, Method -> {"DiskMarkers", 5}]

用检测到的标记进行水岭分割：

Wolfram Language code: WatershedComponents[GradientFilter[img, 3], markers]//Colorize

通过填平浅的局部极大值对图像进行预处理，将会减少过度分割：

Wolfram Language code: img = [image];

Wolfram Language code: WatershedComponents[FillingTransform[ColorNegate[img], 0.2, Padding -> 1]]//Colorize

结合 GradientFilter 与 FillingTransform 来分割图像：

Wolfram Language code: WatershedComponents[FillingTransform[GradientFilter[[image], 1], 0.05, Padding -> 1]]//Colorize

近似一个点集的 Voronoi 图表：

Wolfram Language code: i = [image];

计算图像距离变换的分水岭变换：

Wolfram Language code:

segs = WatershedComponents[DistanceTransform[i]];
Colorize[segs]

显示分量的边界（Voronoi 图）和初始点：

Wolfram Language code: HighlightImage[Image[segs, "Bit"], {Opacity[1], ColorNegate[i]}]

过度分割可以创造性地用于图像背景的纹理细化：

Wolfram Language code: Image[WatershedComponents[Threshold[[image], 0.6]] , "Bit"]

属性和关系 (2)

方法 "Basins"， "Rainfall"，以及 "MinimumSaliency" 把所有的像素分配给一个盆地：

Wolfram Language code: img = [image];

Wolfram Language code: Table[WatershedComponents[img, Method -> method]//Colorize, {method, {"Basins", "Rainfall", {"MinimumSaliency", 0}}}]

方法 "Watershed" 和 "Immersion" 计算分水岭线：

Wolfram Language code: Table[WatershedComponents[img, Method -> method]//Colorize, {method, {"Watershed", "Immersion"}}]

用默认的方法计算分水岭线：

Wolfram Language code: WatershedComponents[img]//Colorize

通常，高原像素是根据他们与局部最小处有多近来被分离的：

Wolfram Language code:

img = [image];
Colorize[WatershedComponents[img], ImageSize -> 100]

方法 "MinimumSaliency" 把所有的高原像素分配给同一个部分：

Wolfram Language code: Colorize[WatershedComponents[img, Method -> {"MinimumSaliency", 0}], ImageSize -> 100]

可能存在的问题 (1)

通常，不是每个图像的组成部分都有局部最小值：

Wolfram Language code: MinDetect[[image]]

从概念上讲，分水岭分割使用局部最小值作为标记：

Wolfram Language code: WatershedComponents[[image]]//Colorize

计算梯度图像的分水岭通常会得到更理想的分割：

Wolfram Language code: g = GradientFilter[[image], 1]

Wolfram Language code: WatershedComponents[g]//Colorize

巧妙范例 (1)

使用分水岭变换解决一个迷宫拼图：

Wolfram Language code:

i = [image];
w = ColorNegate[Image[WatershedComponents[i], "Bit"]];
HighlightImage[i, Dilation[w, 1]]

Top

	CornerNeighbors	Automatic	是否计入角上的邻居
	Method	Automatic	要用到的方法

	"Watershed"	形态分水岭法（Meyer）（默认）
	"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

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