针对道路养护管理中缺乏车辙精确边界自动分析提取的问题，提出一种基于点云分水岭算法的路面车辙三维轮廓提取方法。首先对单车道路面激光点云数据进行高程归一化处理，消除路面横向设计坡度影响；利用包络线算法计算路面横断面的相对深度，生成路面点云相对深度模型，用于增强车辙辙槽的凹陷特征，并消除路面纵向坡度对点云分水岭算法的影响；然后，通过计算车辙边界曲率特征获取车辙粗略分界线，据此将路面划分为5个区域，选择每条横断面在对应区域相对深度最大的点作为点云分水岭算法的注水点集；最后，根据分水岭算法积水浸没的原理精确获取车辙的纵向轮廓。利用青岛平度市内S218省道的路面车辙激光点云数据进行实验分析。结果表明：所提方法可准确提取多类型的车辙边界，获取的车辙轮廓纵向边界均方根误差小于5 cm；同时，基于车辙边界获得的车辙深度均方根误差均小于1.5 mm，包络线法计算的车辙深度均方根误差均大于1.5 mm，所提方法具有更高的精度。所提方法为道路养护管理提供了一种有效的车辙三维轮廓提取方法。

店埠河农业小流域是南淝河最大的支流, 探究该流域水体溶解性有机质(DOM)的时空演变机制对于了解其水生生态系统至关重要。 该研究结合水体的三维荧光光谱和紫外-可见光谱, 采用平行因子分析(PARAFAC)方法对测定的三维荧光光谱矩阵进行组分提取, 分析该流域特定时段的水体DOM荧光组分及比例, 结合荧光参数(荧光指数FI、 自生源指标BIX以及腐殖化指标HIX)和紫外-可见光谱吸收特征参数(α254、 E2/E3)分析店埠河农业小流域水体DOM时空特征。 实验结果显示: 店埠河农业小流域在该特定时段(2020年9月-2021年4月)水体DOM包含2个有效的荧光组分, 分别为1种类腐殖质物质(类富里酸组分)和1种类蛋白质物质(低激发类色氨酸组分), 两个组分各占比例分别为53.9%和46.1%; 水体三个荧光参数(FI、 BIX、 HIX)在不同季节(9月秋季、 1月冬季和4月春季)之间的荧光参数呈现显著的季节变化差异, 指明DOM总体上受陆源和内源物质的综合影响, 具有强腐殖化、 弱自生源特征; 紫外-可见光谱吸收特征参数(α254、 E2/E3)表明1月冬季水体的DOM相对浓度和分子量大小均低于其他两个季节(9月秋季和4月春季), 而各采样点DOM分子量大小和相对浓度从河流上游到下游均未呈现明显的区域变化趋势。 该研究综合流域水体三维荧光光谱特征和紫外-可见光谱吸收特征, 示踪了店埠河农业小流域水体特定时段DOM的组分来源, 分析了其时空分布特征, 从而为该流域的生态环境综合治理提供可靠的理论依据。

针对锂电池正负极缺陷造成严重安全事故的问题，提出一种锂电池正负极距离缺陷检测方法。先获取锂电池的X光图像，通过分水岭算法截取图像中的感兴趣区域，并对感兴趣区域进行旋转校正。针对锂电池负极直线区域难以分割的问题，设计水平方向梯度模板提取正极边界，截取锂电池负极直线部分。利用多尺度视网膜增强算法和扩大差分模板提取负极直线。对提取出的负极直线进行水平投影以获取直线纵坐标，根据正极梯度和提取的负极直线获取正负极端点坐标，进而获取锂电池正负极距离。实验结果表明，所提算法的漏检率低，运行稳定，满足工业要求。

外周神经母细胞性肿瘤（peripheral neuroblastic tumors，pNT）是儿童常见的颅外恶性实体瘤，其主要预后评估依据为神经母细胞瘤分化程度和核碎裂指数（mitosis-karyorrhexis index， MKI）。目前，对MKI的计算主要通过病理医生人工计数，过程繁琐且工作量较大。采用计算机图像处理算法识别病理切片图像中病理性核分裂神经母细胞（pathological mitotic neuroblasts， PMN）和神经母细胞（neuroblasts，NEU），并辅助病理医生计数，可减少医生的重复性工作，提高工作效率。采用数学形态局部最小值标记（H-minima）修改梯度幅值，并利用改进型分水岭算法识别NEU并计数。实验结果表明，与病理医生的金标准对比，所提算法对NEU识别的平均准确率为94.2%，平均过分割率为2.79%。从色度分量角度对PMN的细胞质区域识别，平均识别准确率为81.66%，MKI值的平均误差率为0.031%。

The size and shape of the foveal avascular zone (FAZ) have a strong positive correlation with several vision-threatening retinovascular diseases. The identification, segmentation and analysis of FAZ are of great significance to clinical diagnosis and treatment. We presented an adaptive watershed algorithm to automatically extract FAZ from retinal optical coherence tomography angiography (OCTA) images. For the traditional watershed algorithm, "over-segmentation" is the most common problem. FAZ is often incorrectly divided into multiple regions by redundant "dams". This paper analyzed the relationship between the "dams" length and the maximum inscribed circle radius of FAZ, and proposed an adaptive watershed algorithm to solve the problem of "over-segmentation". Here, 132 healthy retinal images and 50 diabetic retinopathy (DR) images were used to verify the accuracy and stability of the algorithm. Three ophthalmologists were invited to make quantitative and qualitative evaluations on the segmentation results of this algorithm. The quantitative evaluation results show that the correlation coefficients between the automatic and manual segmentation results are 0.945 (in healthy subjects) and 0.927 (in DR patients), respectively. For qualitative evaluation, the percentages of "perfect segmentation" (score of 3) and "good segmentation" (score of 2) are 99.4% (in healthy subjects) and 98.7% (in DR patients), respectively. This work promotes the application of watershed algorithm in FAZ segmentation, making it a useful tool for analyzing and diagnosing eye diseases.

单木是森林的基本构成单元, 精准单木检测和高效参数获取对提高林业管理质量和生产效率意义重大。针对亚热带针叶林单木分割存在的分割方法与参数选取问题, 探究分水岭算法、距离判别聚类算法和层堆叠算法的关键分割参数选取, 比较三种算法对单木集群的分割效果, 并结合识别结果与实测数据评价分割精度。试验结果显示: 采用距离判别聚类算法和层堆叠算法分割单木集群时, 存在着过度分割或者分割不足的情况; 而分水岭算法的分割效果最佳, 且分割精度最高。

嗜酸性粒细胞胃肠炎(EG)是一种以外周血嗜酸性粒细胞(EOS)增多为特征的胃肠道疾病,其主要诊断依据为消化道黏膜标本病理切片中嗜酸性粒细胞的数目是否超标。利用计算机图像分析算法对病理切片图像中的嗜酸性粒细胞进行识别并计数,旨在辅助病理医生人工计算EOS的数目,减少医生的工作量,提高工作效率。采用鲁棒性较强的分水岭算法作为识别EOS的核心算法,并通过距离变换和前后景标记的改进算法解决传统分水岭算法中的过分割问题,提高识别计数的准确性。采用改进分水岭算法对EG病理图像中的EOS进行识别计数,并将其与病理医生的金标准进行比对。改进分水岭算法的平均准确率为95.0%。与传统算法相比,改进算法准确率的相对标准方差由5.8%提高到2.2%,过分割率由13.4%降低为3.7%,算法的运行时间由40 s缩短为27 s左右。

地物纹理的复杂性,使地物分类一直是遥感领域研究的热点和难点。机载激光技术可以直接获取地物的三维点云信息,影像数据可以提供丰富的波谱信息,因此,结合机载激光点云和航空影像主被动遥感数据对地物进行分类。首先,将三维点云数据转换成网格数据,并利用顶帽变换算子去除噪声点;然后,对网格数据进行区域分割,引入植被区域限制的分水岭算法生成聚类区域;最后,利用模糊证据理论对不同聚类区域进行地物类型识别。用ISPRS数据集中的机载激光点云和航空影像数据作为实验数据,对本方法进行精度评价。结果表明,与基于单点的证据理论分类方法相比,本方法的分类效果较好。