MATLAB分水岭算法图像自动分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现分水岭算法的全流程图像分割，支持彩色/灰度图像输入。通过预处理、梯度计算和分水岭变换，自动识别物体边界并划分图像区域，适用于医学影像和工业检测等领域。

详 情 说 明

基于分水岭算法的图像自动分割系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的基于分水岭算法的图像自动分割系统，能够对输入的彩色或灰度图像进行有效的区域分割。系统包含图像预处理、梯度计算、分水岭变换和后处理等完整流程，可自动识别图像中不同物体的边界，将图像划分为多个有意义的区域。该系统特别适用于处理具有复杂边界和重叠物体的图像分割任务，在医学影像、材料分析和计算机视觉等领域具有广泛应用价值。

功能特性

• 完整的处理流程：集成图像预处理、梯度计算、分水岭变换和形态学后处理
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP、TIFF等标准图像格式
• 图像类型自适应：可同时处理彩色图像（RGB三通道）和灰度图像（单通道）
• 智能尺寸适配：对输入图像尺寸无限制，系统自动进行优化处理
• 多样化输出：提供分割标记图像、边界可视化、区域统计等多种输出结果
• 精确边界识别：特别擅长处理具有复杂边界和重叠物体的分割任务

使用方法

1. 准备输入图像：选择具有明显边缘特征和区域差异的图像
2. 运行分割程序：执行主程序启动图像分割流程
3. 查看输出结果：

- 分割标记图像：每个区域用不同颜色或灰度值标识 - 边界叠加图像：分割区域边界在原图上的可视化显示 - 统计信息：分割获得的区域数量统计 - 轮廓数据：可选输出各分割区域的轮廓坐标信息

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上RAM（处理大尺寸图像时需更多内存）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与格式转换、预处理与噪声抑制、梯度场计算与特征提取、分水岭变换与区域划分、形态学后处理与边界优化，以及结果可视化与数据输出等完整的分割流程。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供一站式的图像分割解决方案。