项目随笔小记：对复杂水岸场景采用分水岭分割障碍物

这篇博客主要记录图像分割部分遇到的问题和解决思路以及未解决的困惑。

遇到问题一，对湖边采样的点云图像分割时出现过度分割的线条

经过分析发现是由调用分水岭算法中输入的原始图像噪声太多引起的，

经实验设置滤波参数得到大致规律如下：

1. 滤波器Size越大，异常像素点的值会被更多的邻域像素点加权求和后替代，滤掉的异常像素点会越多，但也很有可能会把部分有用像素信息也滤掉，保留的有用图像细节会变少，不过由零星异常像素点导致过度分割出现线条的情况变少；
2. 滤波器Sigma越小，异常像素点的值所受的影响主要由离它更近的邻域点决定（离中心点越近的像素权重越大），异常像素点滤得更干净，但对图像有用像素信息影响不太大，主要针对零星的异常像素点，图像分割结果趋近完整且不会过度分割出现线条。

总结：在复杂的场景，即图像中干扰比较多，主干物体也比较多的场景，选择中等大小的滤波器size，偏小的sigma，不可小于                   1，对于昨天东湖的场景，滤波器大小取在5-9之间，sigma参数取为1，效果是比较好的，不会受到异常像素点的干扰而过度分割。