举例说明分水岭算法的实现过程？

分水岭算法是与自适应阈值化有关的一个算法，假定图像中目标的灰度值低，而背景的灰度值高。图像最初在一个低灰度值上阈值化。该灰度值把图像分割成正确数目的目标，但它们的边界偏向目标内部。随后阈值逐渐增加，每一次增加一个灰度级。目标的边界将随着阈值增加而扩展，直到边界相互接触。这些初次接触的点构成了相邻目标间的最终边界。该过程在阈值达到背景的灰度级之前终止。分水岭算法不是简单地将图像在最佳灰度级进行阈值处理，而是从一个偏低但仍然能正确分割各个目标的阈值开始。然后随着阈值逐渐上升到最佳值，使各个目标不会被合并。这个方法可以解决那些由于目标靠得太近而不能用全局阈值解决的问题。当且仅当所采用最初的阈值进行分割的结果是正确的，那么，最后的分割也是正确的（也就是说，图像中每个实际目标都有相应的边界）。必须细心地选择最初和最终的阈值灰度级。如果初始的阈值太低，那么低对比度的目标开始时会被丢失，然后随着阈值的增加就会和相邻的目标合并。如果初始阈值太高，目标一开始便会被合并。最终的阈值决定了最后的边界与实际目标的吻合程度。

分水岭算法是与自适应阈值化有关的一个算法，假定图像中目标的灰度值低，而背景的灰度值高。图像最初在一个低灰度值上阈值化。该灰度值把图像分割成正确数目的目标，但它们的边界偏向目标内部。随后阈值逐渐增加，每一次增加一个灰度级。目标的边界将随着阈值增加而扩展，直到边界相互接触。这些初次接触的点构成了相邻目标间的最终边界。该过程在阈值达到背景的灰度级之前终止。分水岭算法不是简单地将图像在最佳灰度级进行阈值处理，而是从一个偏低但仍然能正确分割各个目标的阈值开始。然后随着阈值逐渐上升到最佳值，使各个目标不会被合并。