基于MATLAB的多光谱图像融合与形态学重建分水岭分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一套多光谱图像分割系统，通过图像融合与形态学重建分水岭算法，有效整合多光谱互补信息，显著减少过分割问题。系统涵盖预处理、图像融合及形态学处理模块，提升分割精度与鲁棒性。

详 情 说 明

多光谱图像融合与分割系统

项目介绍

本项目开发了一套能够对多光谱图像进行融合处理的图像分割系统。通过整合多光谱图像中的互补信息，结合形态学重建与改进的分水岭算法，有效克服传统图像分割中存在的过分割问题。系统具备完整的预处理、图像融合、形态学重建及分割结果可视化功能，适用于遥感图像、医学影像等高精度分割场景。

功能特性

• 多光谱图像融合：采用先进的多光谱图像融合技术，整合不同波段的互补信息
• 形态学重建处理：运用形态学重建算法优化图像特征，为分割做准备
• 改进分水岭分割：采用改进的分水岭分割算法，有效抑制过分割现象
• 灵活参数配置：支持融合权重系数、波段选择、结构元素参数等可调设置
• 多种输出格式：提供融合图像、分割边界图、区域标记矩阵等丰富输出
• 性能评估功能：自动计算分割精度、交并比等量化评估指标

使用方法

1. 准备多光谱图像序列（支持TIFF、PNG、JPEG2000等格式）
2. 配置融合参数（权重系数、波段选择等）
3. 设置形态学结构元素参数（尺寸、形状）
4. 运行主程序进行图像处理
5. 查看输出的融合图像和分割结果
6. 分析分割性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存容量（取决于图像尺寸和波段数量）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制模块，承担着整个处理流程的协调与执行任务。它实现了多光谱图像数据的读取与预处理功能，负责调用融合算法对各波段信息进行有效整合，并组织形态学重建操作以优化图像特征。该文件还集成了改进的分水岭分割算法，完成最终的分割处理与边界提取，同时管理着结果可视化模块，生成融合图像、分割叠加图等多种输出形式，并计算相关的分割性能评估指标。