分水岭算法有关割圆术的算法

分水岭算法  时间:2021-07-16  阅读:()

分水岭的计算过程

分水岭的计算过程是一个迭代标注过程。

分水岭比较经典的计算方法是L. Vincent提出的。

在该算法中,分水岭计算分两个步骤,一个是排序过程,一个是淹没过程。

首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序,然后在从低到高实现淹没过程中,对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。

分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像,集水盆之间的边界点,即为分水岭。

显然,分水岭表示的是输入图像极大值点。

因此,为得到图像的边缘信息,通常把梯度图像作为输入图像,即 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 式中,f(x,y)表示原始图像,grad{.}表示梯度运算。

分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应,图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化,都会产生过度分割的现象。

但同时应当看出,分水岭算法对微弱边缘具有良好的响应,是得到封闭连续边缘的保证的。

另外,分水岭算法所得到的封闭的集水盆,为分析图像的区域特征提供了可能。

为消除分水岭算法产生的过度分割,通常可以采用两种处理方法,一是利用先验知识去除无关边缘信息。

二是修改梯度函数使得集水盆只响应想要探测的目标。

为降低分水岭算法产生的过度分割,通常要对梯度函数进行修改,一个简单的方法是对梯度图像进行阈值处理,以消除灰度的微小变化产生的过度分割。

即 g(x,y)=max(grad(f(x,y)),gθ) 式中,gθ表示阈值。

程序可采用方法:用阈值限制梯度图像以达到消除灰度值的微小变化产生的过度分割,获得适量e68a8462616964757a686964616f31333361303030的区域,再对这些区域的边缘点的灰度级进行从低到高排序,然后在从低到高实现淹没的过程,梯度图像用Sobel算子计算获得。

对梯度图像进行阈值处理时,选取合适的阈值对最终分割的图像有很大影响,因此阈值的选取是图像分割效果好坏的一个关键。

缺点:实际图像中可能含有微弱的边缘,灰度变化的数值差别不是特别明显,选取阈值过大可能会消去这些微弱边缘。

如何处理分水岭算法中的过分割问题

分水岭算法是数学形态学分割方法中的经典算法,它将图像看作是地形学上被水覆盖的自然地貌,图像中的每一像素的灰度值表示该点的海拔高度,其每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,集水盆的边界则是分水岭,在各极小区域的表面打一个小孔

关于初二地理问题---分水岭

分水岭   fēnshuǐlǐng   1. [watershed]∶将两个水域分开的山岭   2. [divide]∶两个盆地或流域之间高地分水脊或剖面。

亦称“分水界”   3. [water parting]∶分开两条水道或两个海岸的排水区域的脊线或分界线 分水岭,是区分相邻河流水系的丘陵或山脉等高地,也是流域的界限。

分水岭可分为三类:

  • 大陆分水岭:分水岭两侧的河流注入不同的海域,例如北美洲洛矶山以西的河流流入太平洋,以东的流入墨西哥湾。

  • 主要分水岭:流向同一个海洋但并不相交,如大别山是长江水系与淮河水系的分水岭,南岭是长江水系与珠江水系的分水岭。

  • 次要分水岭:两河最终在陆地上会合,例如密西西比河和密苏里河。

分水岭为河道运输构成障碍。

在工业革命以前需要陆上运输接驳,后来修筑了运河把相邻流域连接起来。

请问我是做日内线的,我该如何去计算压力和支撑呢,多空分水岭怎么算。

支撑阻力是不用计算的,市场告诉你的支撑阻力才是有效的。

所谓的支撑其实就是在某个价位密集的成交了多单,价格开始往上升,而价格跌会到该价格时,依然会有多单买进,因为技术分析假设之一是历史会重演,也就是说,曾经别人认为这个价格是低价,现在也到了这个价格也会买进。

反之就是阻力。

支撑阻力建立在成交的基础上,如果在某个价格成交相对少的,那么该价格的支撑阻力作用就会小,而某一价位多次到达,那么该价位的支撑阻力就经过市场成交验证,也就是说支撑阻力就越有效。

市场多空趋势的分水岭就是价格的突破点,这个问题,涉及真破假破,也涉及支撑阻力位,这里就不再详述。

分水岭图像分割中,常常用梯度图像代替原始图像作为分水岭算法的输入的原因

分水岭算法是数学形态学分割方法中的经典算法,它将图像看作是地形学上被水覆盖的自然地貌,图像中的每一像素的灰度值表示该点的海拔高度,其每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,集水盆的边界则是分水岭,在各极小区域的表面打一个小孔,同时让水从小孔中涌出,并慢慢淹没极小区域周围的区域,那么各极小区域波及的范围,即是相应的集水盆,对应图像中的区域;不同区域的水流相遇时的界限,就是期望得到的分水岭,对应区域的边缘。

分水岭变换可以保证分割区域的连续性和封闭性。

分水岭变换是从局部极小点开始,即只能是在梯度图中用, 原始图是转换后才能用于分水岭变换的 一般图像中存在多个极小值点,通常会存在过分割现象,可以采用梯度阈值分割改进或者采用标记分水岭算法将多个极小值区域连在一起 opencv提供分水岭的代码 可以找来看一下

有关割圆术的算法

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