Proceso de cálculo de cuencas hidrográficas
La transformación de cuenca hidrográfica es una imagen de cuenca hidrográfica de la imagen de entrada, y los puntos límite entre las cuencas hidrográficas son cuencas hidrográficas. Obviamente, la cuenca representa el punto máximo de la imagen de entrada. Por lo tanto, para obtener la información del borde de la imagen, la imagen de degradado generalmente se usa como imagen de entrada, es decir,
g(x,y)=grad(f(x,y)) ={[f(x,y) )-f(x-1, y)]2[f(x, y)-f(x, y-1)]2}0.5
donde f (x, y) representa la imagen original, grad{. } representa la operación de gradiente.
El algoritmo de cuenca responde bien a los bordes débiles. El ruido en la imagen y los cambios sutiles en la escala de grises en la superficie del objeto causarán una sobresegmentación. Pero al mismo tiempo, cabe señalar que el algoritmo de cuenca responde bien a los bordes débiles, lo que está garantizado por los bordes continuos cerrados. Además, la cuenca hidrográfica cerrada obtenida mediante el algoritmo de cuenca proporciona la posibilidad de analizar las características regionales de la imagen.
Para eliminar la sobresegmentación causada por el algoritmo de cuenca, normalmente existen dos métodos de procesamiento. Una es utilizar conocimientos previos para eliminar información marginal irrelevante. El segundo es modificar la función de gradiente para que la cuenca solo responda al objetivo a medir.
Para reducir la sobresegmentación causada por el algoritmo de cuenca hidrográfica, normalmente es necesario modificar la función de gradiente. Un enfoque simple es establecer un umbral en la imagen de degradado para eliminar la sobresegmentación causada por pequeños cambios en los niveles de gris. Es decir,
g(x, y)=max(grad(f(x, y)), gθ)
donde gθ representa el umbral.
El programa puede utilizar el siguiente método: utilizar un umbral para limitar la imagen de degradado, eliminar la sobresegmentación causada por pequeños cambios en el valor de gris, obtener áreas apropiadas y luego cambiar los niveles de gris de los puntos de borde en Ordene estas áreas de menor a menor, luego implemente el proceso de inundación de menor a mayor y use el operador Sobel para calcular la imagen de gradiente. Al realizar la segmentación de umbral en imágenes degradadas, la selección de un umbral apropiado tiene un gran impacto en la imagen segmentada final, por lo que la selección del umbral es clave para el efecto de la segmentación de imágenes. Desventajas: la imagen real puede contener bordes débiles y la diferencia numérica en los cambios de escala de grises no es particularmente obvia. Si el umbral es demasiado grande, estos bordes débiles pueden eliminarse.