影象分割是機器視覺後續處理的基礎，通過分割提取影象中的目標區域，方便後續進一步分析處理。
分水嶺分割演算法
傳統的分水嶺演算法，是基於數學形態學的分割方法。其基本思想是，將2d影象視為3d地形（其中，畫素的座標=地形的位置，畫素的灰度=地形的高度），每乙個區域性極小值及其周圍區域稱為集水盆地，而集水盆地的邊界則稱之為分水嶺。
在每乙個區域性極小值表面刺穿乙個小孔，然後把整個模型慢慢浸入水中，隨著浸入的加深，每個區域性極小值的影響域慢慢向外擴散，在兩大集水盆處合併，這個合併點就是分水嶺。
由此可知，分水嶺演算法分割的關鍵是確定分水嶺，從而將影象用一組各自封閉的曲線分割成不同的區域。
在具體操作過程中，考慮到影象各區域內部畫素灰度值較為接近，而相鄰區域畫素間的灰度差距較大。因此，可以通過影象灰度值梯度的方式，尋找灰度梯度圖的分水嶺，從而實現影象分割的目的。
在梯度圖中：
小梯度——區域內部
大梯度——區域邊界
傳統分水嶺演算法，即為在梯度圖的基礎上，尋找大梯度畫素所在位置，即分水嶺。
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