基于分水岭形态学图像

1、基于分水岭和形态学的图像分割算法研究毕业设计本 科 生 毕 业 设 计申请学士学位论文题目基于分水岭和形态学的图像分割算法研究 学 生: 签字学 号: 答 辩 日 期:2013年6月15日指 导 教 师: 签字目录摘要 1Abstract。

2、基于形态学分水岭的分割基于形态学分水岭的分割到现在为止,已经讨论了基于3种主要概念的分割方法:a间断的检测;b门限处理和c区域处理.每种方法各有优点例如,全局门限处理的速度优势和缺点如,以灰度级的间断检测为基础的方法需要诸如边线连接等后处理。

3、基于形态学的分水岭算法牙科X射线图像分割英文原文Watershed Algorithm Based on Morphology for Dental XRay Images SegmentationAbstractA new watersh。

4、英基于形态学的分水岭算法牙科X射线图像分割英文原文Watershed Algorithm Based on Morphology for Dental XRay Images SegmentationAbstractA new waters。

5、目录摘要 1Abstract. 11 绪论 21.1 研究目的和意义 21.2 图像分割的研究进展 21.3 论文主要内容和组织结构 32 数学形态学 32.1 膨胀与腐蚀 32.1.1 灰度膨胀 4。

6、满足条件（c）的点的集合组成地形表面的峰线，术语称做“分割线”或“分水线”。
基于这些概念的分割算法的主要目标是找出分水线。
基本思想很简单：假设在每个区域最小值的位置上打一个洞并且让水以均匀的上升速率从洞中涌出，从低到高淹没整个地。

7、Keywords-watershed algorithm; mathematical morphology; dental X-ray image; image segmentation; distance transfor。

8、基于区域的分割与基于形态学分水岭的分割部分分割的目的是将图像划分为不同区域.在第10.1和10.2节中,我们根据基于区域间灰度层次不连续性质通过搜寻边界来解决这个问题,而10.3节是通过对像素的属性,如灰度值或颜色,阈值的分布进行分割来完成。