ScholarGate
Assistent
Machine learningSegmentation

Watershed Segmentatie

Watershed segmentatie is een morfologische beeldverwerkingstechniek die een beeld automatisch segmenteert in afzonderlijke regio's door de beeldintensiteit te behandelen als een topografisch landschap waarbij elk object overeenkomt met een vallei. Geïntroduceerd door Beucher en Lantuéjoul in 1979 en verfijnd door Meyer, is het watershed-algoritme bijzonder effectief voor het scheiden van aangrenzende of overlappende objecten.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Meyer, F. (1994). Topographic distance and watershed lines. Signal Processing, 38(1), 113–125. DOI: 10.1016/0165-1684(94)90060-4
  2. Beucher, S., & Lantuéjoul, C. (1979). Use of watersheds in contour detection. International Workshop on Image Processing, Real-Time Edge and Motion Detection/Estimation, 2.1–2.12. link

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Watershed Algorithm for Image Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/computer-vision/watershed-segmentation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateWatershed Segmentation (Watershed Algorithm for Image Segmentation). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/computer-vision/watershed-segmentation · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026