基于标记控制的MATLAB分水岭图像分割系统

资 源 简 介

本项目采用标记控制的分水岭算法，通过标记提取、梯度计算和分水岭变换三步流程，有效抑制噪声并避免过度分割，可实现对图像中连通目标的自动识别与分割，提升分割精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于标记控制的分水岭图像分割系统

项目介绍

本项目实现一种改进的分水岭分割算法，通过预定义标记来控制分割过程，有效解决传统分水岭算法对噪声敏感和过度分割的问题。系统能够自动识别图像中的连通目标物体，通过标记提取、梯度计算和分水岭变换三个主要步骤，实现对粘连物体的准确分割。特别适用于生物医学图像、材料科学图像等需要分离接触物体的应用场景。

功能特性

• 标记提取技术：自动或手动提取图像中的前景和背景标记
• 图像梯度计算技术：支持多种梯度计算方法，准确获取图像边界信息
• 分水岭变换技术：基于标记控制的分水岭算法，有效避免过度分割
• 多种输出结果：提供分割标签矩阵、可视化结果、统计信息和边界叠加图
• 参数可配置：支持灵活设置预处理参数和算法参数

使用方法

输入要求

1. 原始灰度图像：uint8或double类型矩阵
2. 可选标记图像：二值图像，用于指定前景和背景区域（可选）
3. 预处理参数：包括高斯滤波核大小、梯度计算方法选择等

输出结果

1. 分割标签矩阵：uint16类型，每个连通区域具有唯一标签值
2. 可视化分割结果：RGB彩色图像，不同区域用不同颜色标注
3. 分割统计信息：包括分割区域数量、各区域面积等量化指标
4. 分割边界叠加图：在原图上叠加显示分割边界

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的图像分割流程，包括图像预处理、标记生成、梯度计算、分水岭变换以及结果可视化等核心功能。具体涵盖图像读取与验证、参数配置与管理、自动标记提取算法、图像梯度场构建、改进的分水岭算法执行、分割结果后处理与分析，以及多种输出结果的生成与展示。该文件作为系统的主要入口，整合了所有关键技术模块，为用户提供一站式的分割解决方案。