MATLAB实现基于分水岭算法的图像自动分割工具

资 源 简 介

本项目采用分水岭算法实现灰度图像的自动分割，包含图像二值化预处理、梯度计算、距离变换等核心模块。支持参数调整优化分割效果，提供可视化结果与区域统计功能，适用于医学影像和材料分析等领域。

详 情 说 明

基于分水岭算法的图像自动分割系统

项目介绍

本项目实现了一套基于分水岭算法的图像自动分割系统，专门用于处理细胞显微图像、地形图、金属表面检测图像等具有明显区域特征的图像。系统通过灰度图像预处理、梯度计算、距离变换等步骤，结合分水岭算法实现精准的区域分割，并提供丰富的可视化效果和统计功能。

功能特性

• 图像预处理: 支持灰度图像的二值化处理和梯度计算（Sobel/高斯梯度）
• 智能分割: 应用距离变换与局部极值检测，通过分水岭算法实现区域分割
• 参数优化: 提供梯度阈值、最小区域面积阈值等参数调整功能
• 结果可视化: 生成原图叠加彩色分割边界的效果图和不同颜色标注的区域标记图
• 统计分析: 输出区域数量、面积分布直方图等统计信息，保存区域像素坐标数据

使用方法

1. 准备输入图像（支持JPG/PNG/BMP格式的灰度或彩色图像）
2. 运行主程序，系统将自动完成图像预处理和分割过程
3. 根据分割效果调整梯度阈值和最小区域面积参数
4. 查看生成的分割效果图、区域标记图和统计报告
5. 分析MAT格式的数据文件获取详细的区域分割信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统所有的核心功能模块，包括图像读取与格式转换、灰度化与二值化预处理、梯度计算与阈值处理、距离变换与局部极值定位、分水岭分割算法执行、区域合并与边界优化、分割结果的多模式可视化输出，以及区域统计信息的计算与数据保存。该文件通过模块化设计实现了完整的图像分割工作流程。