The Watershed Image Segmentation Iteration Method

개선된Watershed영상분할방법

A severe drawback to the calculation of watershed images is over segmentation. Relevant object contours are lost in a sea of irrelevant ones. This is partly caused by random noise, inherent to a data, which gives rise to additional local minima, such that many catchments basins are further subdivided. Proposed watershed image segmentation algorithm is iteratively merging neighboring regions that have similar gray level distributions, to restore image.

잡음의 혼입, 추가적인 데이터의 삽입에 의해 많은 catchments basins 이 보다 더 부분 분할되어 local minima 가 증가하는 경우 훼손된 Watershed 영상은 관련된 객체 윤곽들이 소실되는 over segmentation 이 발생한다 제안된 Watershed 영상 분할 알고리즘은 반복적으로 유사 gray level 분포를 지니는 인접 영역을 병합, 영상 복원하여 기존의 알고리즘보다 우수한 효과를 나타낼 것으로 기대된다.