MATLAB自适应梯度修正与区域合并的增强型分水岭图像分割系统

资 源 简 介

本项目提出一种改进的MATLAB分水岭图像分割方案，通过梯度场修正、自适应标记提取和多尺度区域合并策略，有效克服传统方法对噪声敏感和过分割的问题，显著提升复杂自然图像分割的准确性和鲁棒性。

详 情 说 明

基于自适应梯度修正与区域合并的增强型分水岭图像分割系统

项目介绍

本项目针对经典分水岭算法对噪声敏感、容易产生过分割问题的缺陷，开发了一种改进型分割方案。系统通过梯度场修正、自适应标记提取和多尺度区域合并策略，显著提升自然图像分割的准确性和鲁棒性。特别适用于包含复杂纹理、弱边缘的自然场景图像分割，在保持物体边界完整性的同时有效抑制过度分割现象。

功能特性

• 梯度场优化：采用各向异性扩散梯度重构技术，有效平滑噪声干扰同时保留重要边缘信息
• 自适应标记提取：基于形态学操作的标记控制强制最小值变换，自动生成可靠的前景/背景标记
• 智能区域合并：实现基于区域相似性度量的层次化合并算法，消除冗余分割区域
• 多格式支持：支持JPEG/PNG/BMP等标准彩色图像格式输入
• 高清图像处理：支持1080P及以上高清图像的自适应尺寸处理
• 噪声模拟分析：提供高斯噪声、椒盐噪声等模拟参数配置，用于算法鲁棒性测试
• 交互式标记：可选用户自定义标记点输入，支持交互式分割引导
• 丰富输出结果：提供分层分割可视化、边界叠加显示、区域统计报表和性能对比数据

使用方法

1. 准备待分割图像文件（支持JPEG/PNG/BMP格式）
2. 运行主程序，根据提示选择输入图像路径
3. 根据需要配置噪声参数或添加自定义标记点（可选）
4. 系统自动执行分割流程并生成以下输出：

- 颜色编码的分割标签图 - 原图与分割边界叠加显示图 - 区域数量、平均面积等统计报表 - 与传统分水岭算法的量化对比指标

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理高清图像推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要实现以下功能：图像读取与预处理、梯度场重构计算、标记点自动提取、改进分水岭变换执行、区域合并优化处理、结果可视化与性能分析。该文件作为系统入口，协调各算法模块顺序执行并生成最终分割结果。