Watershedアルゴリズムとは | What is the Watershed Algorithm?

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Watershedアルゴリズムとは

 いま最もホットなワードとして領域分割というものがあります。菌や細胞の領域分け、自動運転での道路の範囲分けなど多くの分野に貢献することができるのです。今回紹介するWatershed(分水嶺)アルゴリズムもその領域分割で沢山貢献しております。
 詳細については、論文のソースは下記に記載させていただきますので、ご確認頂ければと存じますが、画像の輝度が高いものを抽出し、高いものと高いものの間を一つの範囲としてイメージして頂ければと良いです。

https://www.semanticscholar.org/paper/Watersheds-in-Digital-Spaces%3A-An-Efficient-Based-on-Vincent-Soille/a3819dda9a5f00dbb8cd3413ca7422e37a0d5794

メソッド

利用ステップについては5ステップになります。

①現画像に対して領域抽出を行うため2値化を行います。
②確実な背景をモルフォロジー変換を用いて求めます。
③距離変換を用い、対象物と背景の距離を求めます。
④距離変換の結果から、確実な前景を求まます。
⑤上記情報を用いて、Watershedアルゴリズムにより、領域分割を行います。

ソース

実際のソースを見て確認頂ければと存じます。

※更新中

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What is the Watershed Algorithm?

 One of the hottest words right now is domain division. It can contribute to many fields, such as domain segmentation of fungi and cells, and road extent segmentation in automated driving. The Watershed algorithm, which we will introduce in this article, also contributes a lot to this domain partitioning.
 For details, the source of the paper is described below, so please check it.It would be nice if you could extract the high brightness of the image and image the range between the high and the high as one range.

https://www.semanticscholar.org/paper/Watersheds-in-Digital-Spaces%3A-An-Efficient-Based-on-Vincent-Soille/a3819dda9a5f00dbb8cd3413ca7422e37a0d5794

Method

There are five steps to use.

(1) Binarization of the current image for area extraction.
(2) Reliable background is obtained using morphological transformation.
(3) Calculate the distance between the object and the background using the distance transformation.
(4) From the results of the distance conversion, a reliable foreground is sought.
(5) Using the above information, the region is divided by the Watershed algorithm.

Source

Please check the actual source.

*Updated

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