在《Secondary phase distribution analysis via finite body tessellation》文章中，提出了一种finite body tessellation的划分方法，应用在第二相的分布检测领域中。一种较为常见的方法是用voronoi图进行划分，但voronoi图划分存在一个问题，即颗粒的原来形状可能会被voronoi图划分得得支离破碎。
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分水岭算法在之前的blog里我已经讲过了。现在基于分水岭算法，我的程序的流程如下：
- 读取图像文件
- 形态学处理，算子是disk，半径为2
- 开运算
- 腐蚀，再重建
- 在开运算基础上再进行闭运算，去毛刺，使得每个颗粒的形状比较均匀
- 在重建基础上进行膨胀运算
- 再这两张图片基础上重建新图
- 二值化
- 清除边界的连通域，使得半个的颗粒都消除掉
- 与voronoi图一样，划分不同分散情况的二值化图
- 颗粒数目统计
- 偏心距和偏心角的计算
- 进行分水岭划分后，通过边界分析和连通域计算来获取不同划分的面积值大小
- 计算CV值、密度和团聚度
- ★是否在一张图上，横平竖直的点的分水岭是横平竖直的？—–这需要论证。