随着计算机技术的进步，基于计算机的技术在生活的不同领域中的使用越来越多。其中图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要问题。图像分割是根据图像的特征划分图像的过程。而分水岭算法常用于一些复杂图像的分割，比如图像中有重叠连接的对象，如果我们应用简单的阈值和轮廓检测是无法给出正确的结果，但分水岭算法可以提取确定的背景和前景，然后使用标记、检测确切的边界。
分水岭算法结果的好坏取决于图像的对比度。在图像采集过程中，图像对比度可能会降低。
对于标记，可以由用户定义，例如手动单击并获取标记的坐标，也可以使用一些定义的算法，例如阈值或任何形态学操作。
使用分水岭算法进行图像分割的步骤
步骤1：使用开、膨胀等形态学运算找到确定的背景。
步骤2：使用距离变换找到确定的前景。
步骤3：未知区域是既不属于前景也不属于背景的区域，将其作为分水岭算法的标记。
五种类型的成像过程
以下五种类型的成像过程，用于准确性和定位：
可视化——检测图像中不清晰的物体
识别——区分图像中的对象
锐化和恢复——通过锐化增强原始图像
模式识别——测量物体周围的各种模式
检索——搜索与原始图像相似的数字图像
获取图像时，它会经历处理步骤，它们涉及：获得、增强、恢复、染色、多分辨率、压缩、变形。
