1、分水嶺分割方法，是一種基于拓?fù)淅碚摰臄?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法，其基本思想是把圖像看作是測(cè)地學(xué)上的拓?fù)涞孛玻瑘D像中每一點(diǎn)像素的灰度值表示該點(diǎn)的海拔高度，每一個(gè)局部極小值及其影響區(qū)域稱為集水盆，而集水盆的邊界則形成分水嶺 。分水嶺的概念和形成可以通過模擬浸入過程來說明 。在每一個(gè)局部極小值表面，刺穿一個(gè)小孔，然后把整個(gè)模型慢慢浸入水中，隨著浸入的加深，每一個(gè)局部極小值的影響域慢慢向外擴(kuò)展，在兩個(gè)集水盆匯合處構(gòu)筑大壩，即形成分水嶺 。【分水嶺算法的具體步驟 分水嶺算法介紹】
2、分水嶺的計(jì)算過程是一個(gè)迭代標(biāo)注過程 。分水嶺比較經(jīng)典的計(jì)算方法是L. Vincent提出的 。在該算法中，分水嶺計(jì)算分兩個(gè)步驟，一個(gè)是排序過程，一個(gè)是淹沒過程 。首先對(duì)每個(gè)像素的灰度級(jí)進(jìn)行從低到高排序，然后在從低到高實(shí)現(xiàn)淹沒過程中，對(duì)每一個(gè)局部極小值在h階高度的影響域采用先進(jìn)先出(FIFO)結(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷及標(biāo)注 。
3、分水嶺變換得到的是輸入圖像的集水盆圖像，集水盆之間的邊界點(diǎn)，即為分水嶺 。顯然，分水嶺表示的是輸入圖像極大值點(diǎn) 。因此 ， 為得到圖像的邊緣信息 ， 通常把梯度圖像作為輸入圖像 。
