分水岭变换是一种流行的图像处理算法，用于快速将图像分割成多个同质区域。
分水岭算法的思想是：把图像看成一个拓扑地貌，那么同类区域就相当于陡峭边缘内相对平坦的盆地。
分水岭算法通过逐步增加水位，把地貌分割成多个部分（目前比较著名的有模拟泛洪和降水）。
降水：水先是汇集到海拔低的地区，慢慢填充这每一个盆地（低洼区域），直至水位差一线之隔就可以和另一个盆地汇合的时候，这个一线之隔的一线就是分割线。
但是只是单纯的这样分会产生过度分割的现象（在具体实现的时候，会用到极小值，最小值，由于暗纹理和暗区域的影响会出现很多伪数据，导致过度分割），所以提出了一种改进的分水岭算法----->加一个标记
改进后的算法是应用图像的低频部分和局部的极小值的相关性进行标记。
改进的算法是应用图像的低频成分来提取局部极小值，也可以有效的消除暗噪声，分水岭算法是在标记极小值后的原始梯度图像上进行的，可以保证图像的原始边缘信心没有受影响。
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