分水嶺算法可以將圖像中的邊緣轉化成“山脈”，將均勻區域轉化為“山谷”，這樣有助于分割目標。

分水嶺算法是一種基于拓撲理論的數學形態學的分割方法，其基本思想是把圖像看作是測地學上的拓撲地貌，圖像中的每一點像素的灰度值表示該點的海拔高度，每一個局部極小值及其影響區域稱為集水盆，而集水盆的邊界則形成分水嶺。分水嶺的概念和形成可以通過模擬浸入過程來說明：在每一個局部極小值表面，刺穿一個小孔，然后把整個模型慢慢浸入水中，隨著浸入的加深，每一個局部極小值的影響區域慢慢向外擴展，在兩個集水盆匯合處構筑大壩，即形成分水嶺。

分水嶺的計算過程是一個迭代標注過程。分水嶺計算分成兩個步驟：一個是排序過程，一個是淹沒過程。首先對每個像素的灰度級進行從低到高的排序，然后在從低到高實現淹沒的過程中，對每一個局部極小值在h階高度的影響域采用先進先出（FIFO）結構進行判斷及標注。分水嶺變換得到的是輸入圖像的集水盆圖像，集水盆之間的邊界點即為分水嶺。顯然，分水嶺表示的是輸入圖像的極大值點。

簡而言之，分水嶺算法首先計算灰度圖的梯度，這對圖像中的“山谷”或沒有紋理的“盆地”（亮度值低的點）的形成是很有效的，也對“山頭”或圖像中有主導線段的“山脈”（山脊對應的邊緣）的形成有效。然后開始從用戶指定點（或者算法得到點）開始持續“灌注”盆地直到這些區域連成一片。基于這樣產生的標記就可以把區域合并到0一起，合并后的區域又通過聚集的方式進行分割，好像圖像被“填充”起來一樣。

實現分水嶺算法