MATLAB实现的改进分水岭图像分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发了一种改进的分水岭图像分割算法，通过预处理和区域合并策略有效抑制过分割现象，提升灰度图像分割的准确性与实用性，并提供可视化分析功能。

详 情 说 明

基于改进分水岭算法的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的分水岭图像分割算法，旨在有效克服传统分水岭算法容易产生的过分割问题。通过结合梯度图像预处理、标记控制的分水岭变换以及区域合并与后处理优化技术，显著提升了分割结果的准确性和实用性。系统支持对常见格式的灰度图像进行自动分割，并提供分割过程与结果的可视化对比。

功能特性

• 改进的分水岭算法核心：采用标记控制策略，有效抑制过分割现象。
• 完整的预处理流程：包含梯度图像计算与优化，为分割提供优质输入。
• 智能区域合并：基于区域特征的合并策略，优化最终分割效果。
• 丰富的可视化输出：提供梯度图像、标记图像、分割边界叠加图及彩色分割结果图。
• 灵活的输入支持：支持单通道8位或16位灰度图像，可选初始标记图像。

使用方法

1. 准备输入图像（JPG、PNG、BMP等格式的灰度图像）。
2. （可选）准备标记图像，用于指导分水岭变换的初始区域。
3. 运行主程序，系统将自动完成图像分割全过程。
4. 查看生成的输出图像，包括彩色分割图及中间过程可视化结果。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其功能涵盖图像读取与格式校验、梯度图像的计算与预处理、基于标记控制的分水岭变换执行、对初步分割结果进行区域合并与优化后处理，以及最终分割结果与各中间步骤图像的可视化生成与输出。