多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法

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多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法

更新时间：2026-09-04

- 多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法
- A New Watershed Algorithm Based on Multi-scale Filter and Self-adaptive Marker-Extraction
- 微电子学与计算机 2014年31卷第5期页码：10-13
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  中图分类号：
- 纸质出版：2014
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多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法[J]. 微电子学与计算机, 2014, 31(5): 10-13.

A New Watershed Algorithm Based on Multi-scale Filter and Self-adaptive Marker-Extraction[J]. 2014, 31(5): 10-13.
多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法[J]. 微电子学与计算机, 2014, 31(5): 10-13. DOI：

A New Watershed Algorithm Based on Multi-scale Filter and Self-adaptive Marker-Extraction[J]. 2014, 31(5): 10-13. DOI：

摘要

为了克服分水岭算法中的过分割问题，提出了一种基于多尺度滤波和自适应标记提取的分水岭新算法.首先对HSV空间中的V分量进行多尺度滤波，并把滤波后的图像转换到RGB空间；再计算梯度，并对其进行多尺度滤波；然后利用H-minima变换进行自适应标记提取；最后对修改后的梯度图像进行分水岭变换.实验结果表明：与其他改进的分水岭算法相比，此算法对于改善过分割现象有明显的效果，能够获得具有实际意义且更合理的分割区域.

Abstract

A new watershed algorithm based on multi-scale and self-adaptive marker-extraction is proposed to overcome over-segmentation.Firstly

multiple scale filtering is executed on the V component of HSV space

and image after filtering is transformed from HSV space to RGB space.And then

multiple scale filtering is executed on image gradient.Finally

H-minima transformation is used to adaptively extract markers.At last

the watershed transformation of modified gradient is performed.The experimental results show that the proposed algorithm is obviously effective for the over-segmentation

and obtain meaningful and more reasonable regions.

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