基于MATLAB的改进分水岭图像分割系统：融合滤波算子与数学形态学

资 源 简 介

本MATLAB项目通过高斯滤波、中值滤波预处理结合数学形态学操作，有效抑制传统分水岭算法的过分割问题。系统实现噪声去除、梯度计算和前景标记提取，显著提升图像分割精度。

详 情 说 明

基于滤波算子与数学形态学的分水岭图像分割系统

项目介绍

本项目是一个改进的图像分割系统，核心目标是通过集成高斯滤波、中值滤波等预处理技术以及数学形态学操作（如腐蚀、膨胀、开闭运算、距离变换），有效解决传统分水岭算法常见的过分割问题。系统能够对输入的灰度或彩色图像进行噪声抑制、梯度计算、前景与背景标记提取，并最终利用分水岭变换实现精确的图像区域划分。该系统特别适用于医学影像分析、遥感图像处理等对分割精度要求较高的复杂场景。

功能特性

• 先进的预处理：采用高斯滤波与中值滤波，有效平滑图像噪声，为后续分割提供高质量输入。
• 数学形态学优化：利用腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作精修图像梯度，并借助距离变换提取可靠的前景标记。
• 改进的分水岭算法：结合预处理与形态学结果，执行分水岭变换，显著减少过分割现象，提升区域边界准确性。
• 多格式输入支持：支持JPG、PNG、TIFF等常见格式的灰度或彩色图像输入，对图像尺寸无硬性限制（建议分辨率不低于256x256像素以获得最佳效果）。
• 丰富的输出结果：

- 最终分割结果图像（可选择二值图或彩色标签图形式）。 - 分割区域边界叠加在原图上的可视化效果图，便于直观对比。 - 分割区域的统计信息，包括区域数量、各区域面积、重心位置等属性数据表格。

使用方法

1. 准备图像：将待分割的图像文件放置于项目目录的指定输入文件夹（如 input/）中。
2. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行主脚本（如 main.m）。
3. 交互操作（可选）：根据程序提示，可能需要选择图像或调整少量参数（如滤波核大小、形态学结构元素尺寸等）。
4. 获取结果：程序运行完毕后，分割结果图像、边界叠加图以及区域属性数据表格将自动保存到输出文件夹（如 output/）中。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程与控制逻辑。它依次实现了图像读取与格式转换、基于高斯或中值滤波的噪声抑制、利用形态学开闭运算优化图像梯度图、通过距离变换与极值查找确定前景标记、执行分水岭变换完成分割，并最终完成结果可视化与统计数据的生成输出。