基于MATLAB的舌体图像梯度提取与分水岭分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现舌体图像的自动分割与区域合并。通过梯度特征提取突出舌体轮廓，应用分水岭算法进行初步分割，最后采用邻近区域合并策略消除过分割现象，输出完整舌体区域。

详 情 说 明

基于梯度提取与分水岭分割的舌体图像区域合并系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的舌体图像自动分割与区域合并系统，旨在实现中医舌诊数字化分析中的舌体区域精确提取。系统通过梯度特征提取、分水岭分割和邻近区域合并三步处理流程，能够有效消除过分割现象，输出完整的舌体区域。适用于背景相对简单的正面舌像分析，为后续舌诊特征量化提供可靠基础。

功能特性

• 梯度特征提取：采用Sobel/Prewitt算子增强舌体边缘轮廓，为分割提供显著边界特征
• 分水岭分割：基于梯度图进行初步区域划分，识别舌体潜在子区域
• 区域合并优化：通过区域相似度与空间距离度量，合并邻近相似区域，消除过分割
• 多格式支持：支持JPG/PNG/BMP等常见图像格式的彩色/灰度舌像处理
• 量化输出：提供舌体区域面积统计、区域数量统计等量化参数

使用方法

1. 准备符合要求的舌体图像（正面拍摄，背景简单，分辨率不低于640×480像素）
2. 运行主程序，选择或输入待处理的舌像路径
3. 系统自动执行梯度提取、分水岭分割和区域合并流程
4. 查看输出的二值化舌体掩模图像及中间处理结果
5. 获取舌体区域面积等统计数据进行后续分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了图像读取与预处理、梯度特征图生成、分水岭算法初始化与执行、区域相似性评估与合并策略应用，以及最终分割结果的可视化输出与量化参数计算等核心功能。