形态学分水岭算法在粘连图像分割中的应用

　由图5可以看出，局部阈值处理能够很好地解决光照不均、背景灰度变化以及全局阈值不宜分割图像等问题。
3.2 实验结果
　为了验证本算法的有效性，分别采用本算法和标记分水岭算法在Matlab7.0中对米粒图和按钉图进行了分割，结果如图6和图7所示。本算法与标记分水岭算法在分割区域个数与执行时间上的对比如表1所示。

　由图6和表1可以看出，虽然本算法比控制标记符的分水岭算法执行的时间长，但分割效果更好，几乎不存在过分割和欠分割现象。
　本文通过运用顶帽变换和改进的多尺度形态学梯度来改进形态学分水岭算法，有效地改善了光照不均、噪声和结构元素的形状和尺寸对图像分割的影响，在一定程度上改善了分水岭算法的过分割问题。实验证明，该算法有效减少了分割区域的个数。单就形态学分水岭算法而言，虽然计算复杂性增加了，但对于粘连分割的效果理想，为后续的工作奠定了良好的基础。
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