Opencv-C++笔记 (20) : 距离变换与分水岭的图像分割

一、图片分割

图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一
图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。
根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans

分水岭算法理解

分水岭（Watershed）是基于地理形态的分析的图像分割算法，模仿地理结构（比如山川、沟壑，盆地）来实现对不同物体的分类。分水岭算法中会用到一个重要的概念——测地线距离

    图像的灰度空间很像地球表面的整个地理结构，每个像素的灰度值代表高度。其中的灰度值较大的像素连成的线可以看做山脊，也就是分水岭。其中的水就是用于二值化的gray threshold level，二值化阈值可以理解为水平面，比水平面低的区域会被淹没，刚开始用水填充每个孤立的山谷(局部最小值)。当水平面上升到一定高度时，水就会溢出当前山谷，可以通过在分水岭上修大坝，从而避免两个山谷的水汇集，这样图像就被分成2个像素集，一个是被水淹没的山谷像素集，一个是分水岭线像素集。最终这些大坝形成的线就对整个图像进行了分区，实现对图像的分割。

在该算法中，空间上相邻并且灰度值相近的像素被划分为一个区域。

分水岭算法过程

1. 把梯度图像中的所有像素按照灰度值进行分类，并设定一个测地距离阈值。
2. 找到灰度值最小的像素点（默认标记为灰度值最低点），让threshold从最小值开始增长，这些点为起始点。
3. 水平面在增长的过程中，会碰到周围的邻域像素，测量这些像素到起始点（灰度值最低点）的测地距离，如果小于设定阈值，则将这些像素淹没，否则在这些像素上设置大坝，这样就对这些邻域像素进行了分类。
4. 随着水平面越来越高，会设置更多更高的大坝，直到灰度值的最大值，所有区域都在分水岭线上相遇，这些大坝就对整个图像像素的进行了分区。
   
   用上面的算法对图像进行分水岭运算，由于噪声点或其它因素的干扰，可能会得到密密麻麻的小区域，即图像被分得太细（over-segmented，过度分割），这因为图像中有非常多的局部极小值点，每个点都会自成一个小区域。

其中的解决方法：

1. 对图像进行高斯平滑操作，抹除很多小的最小值，这些小分区就会合并。
2. 不从最小值开始增长，可以将相对较高的灰度值像素作为起始点（需要用户手动标记），从标记处开始进行淹没，则很多小区域都会被合并为一个区域，这被称为基于图像标记(mark)的分水岭算法。

二、距离变换与分水岭

距离变换常见算法有两种

   不断膨胀/ 腐蚀得到基于倒角距离

分水岭变换常见的算法

  基于浸泡理论实现

步骤

将白色背景变成黑色-目的是为后面的变换做准备
使用filter2D与拉普拉斯算子实现图像对比度提高，sharp（锐化）
转为二值图像通过threshold
距离变换
对距离变换结果进行归一化到[0~1]之间 使用阈值，再次二值化，
得到标记 腐蚀得到每个Peak- erode
发现轮廓 – findContours
绘制轮廓- drawContours
分水岭变换 watershed
对每个分割区域着色输出结果

背景：不感兴趣的区域，越远离目标图像中心的区域就越是背景
前景：感兴趣的区域，越靠近目标图像中心就越是前景
未知区域：即不确定区域，边界所在的区域
改进：
在 O p e n C v OpenCvOpenCv 中算法不从最小值开始增长，可以将相对较高的灰度值像素作为起始点（需要用户手动标记），从标记处开始进行淹没，则很多小区域都会被合并为一个区域，这被称为基于图像标(mark)的分水岭算法。其中标记的每个点就相当于分水岭中的注水点，从这些点开始注水使得水平面上升。手动标记太麻烦，我们可是使用距离转换(cv2.distanceTransform函数)的方法进行标记。cv2.distanceTransform计算的是图像内非零值像素点到最近的零值像素点的距离，即计算二值图像中所有像素点距离其最近的值为 0 的像素点的距离。当然，如果像素点本身的值为 0，则这个距离也为 0。

主要函数

cv::watershed 函数实现了基于距离变换的分水岭算法。该函数的原型如下：

 void watershed(InputArray image, InputOutputArray markers);

image：输入的图像，必须为8位的3通道彩色图像。
markers：输出的标记图像，必须为单通道32位整型图像。
在使用cv::watershed函数进行分水岭算法分割时，需要先进行前期处理，包括图像的预处理和创建标记图像。

c++代码

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{Mat img, imgGray, imgMask;Mat maskWaterShed;  // watershed()函数的参数img = imread("HoughLines.jpg");  //原图像if (img.empty()){cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;return -1;}cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);//提取边缘并进行闭运算Canny(imgGray, imgMask, 150, 300);Mat k = getStructuringElement(0, Size(3, 3));morphologyEx(imgMask, imgMask, MORPH_CLOSE, k);imshow("边缘图像", imgMask);imshow("原图像", img);//计算连通域数目vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(imgMask, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//在maskWaterShed上绘制轮廓,用于输入分水岭算法maskWaterShed = Mat::zeros(imgMask.size(), CV_32S);for (int index = 0; index < contours.size(); index++){drawContours(maskWaterShed, contours, index, Scalar::all(index + 1),-1, 8, hierarchy, INT_MAX);}//分水岭算法   需要对原图像进行处理watershed(img, maskWaterShed);vector<Vec3b> colors;  // 随机生成几种颜色for (int i = 0; i < contours.size(); i++){int b = theRNG().uniform(0, 255);int g = theRNG().uniform(0, 255);int r = theRNG().uniform(0, 255);colors.push_back(Vec3b((uchar)b, (uchar)g, (uchar)r));}Mat resultImg = Mat(img.size(), CV_8UC3);  //显示图像for (int i = 0; i < imgMask.rows; i++){for (int j = 0; j < imgMask.cols; j++){// 绘制每个区域的颜色int index = maskWaterShed.at<int>(i, j);if (index == -1)  // 区域间的值被置为-1（边界）{resultImg.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(255, 255, 255);}else if (index <= 0 || index > contours.size())  // 没有标记清楚的区域被置为0 {resultImg.at<Vec3b>(i, j) = Vec3b(0, 0, 0);}else  // 其他每个区域的值保持不变：1，2，…，contours.size(){resultImg.at<Vec3b>(i, j) = colors[index - 1];  // 把些区域绘制成不同颜色}}}resultImg = resultImg * 0.6 + img * 0.4;imshow("分水岭结果", resultImg);waitKey(0);return 0;
}

四、结果展示

1、原始图像

2、分割结果

五、参考链接
[1] 【OpenCv】图像分割——分水岭算法
[2] 【OpenCv】图像分割2——分水岭算法