最佳答案
1、分水嶺分割方法，是一種基於拓撲現實的數學狀況學的分割方法，其基本頭腦是把圖像看作是測地學上的拓撲地貌，圖像中每一點像素的灰度值表示該點的海拔高度，每一個部分極小值及其影響地區稱為集水盆，而集水盆的界限則構因素水嶺。分水嶺的不雅點跟構成可能經由過程模仿浸入過程來闡明。在每一個部分極小值名義，刺穿一個小孔，然後把全部模型慢慢浸入水中，跟著浸入的加深，每一個部分極小值的影響域慢慢向外擴大年夜，在兩個集水盆匯合處修建大年夜壩，即構因素水嶺。
2、分水嶺的打算過程是一個迭代標註過程。分水嶺比較經典的打算方法是L. Vincent提出的。在該演算法中，分水嶺打算分兩個步調，一個是排序過程，一個是吞沒過程。起首對每個像素的灰度級停止從低到高排序，然後在從低到高實現吞沒過程中，對每一個部分極小值在h階高度的影響域採用進步先出(FIFO)構造停止斷定及標註。
3、分水嶺變更掉掉落的是輸入圖像的集水盆圖像，集水盆之間的界限點，即為分水嶺。顯然，分水嶺表示的是輸入圖像極大年夜值點。因此，為掉掉落圖像的邊沿信息，平日把梯度圖像作為輸入圖像。