MATLAB实现基于改进分水岭算法的自适应灰度图像分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套改进的分水岭算法，通过预处理、标记控制和区域合并策略，有效抑制灰度图像分割中的过分割问题，提升分割精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于改进分水岭算法的自适应灰度图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的分水岭图像分割算法，专门针对传统分水岭方法在灰度图像处理中容易产生过分割的问题。系统通过先进的预处理技术、标记控制策略和自适应区域合并机制，显著提升了分割结果的准确性和实用性。该系统适用于自然图像分析、医学影像处理等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 智能预处理：采用各向异性扩散滤波技术，有效抑制噪声干扰同时保留重要边缘信息
• 改进分割算法：结合标记控制的分水岭变换，从源头减少过分割现象
• 自适应区域合并：基于区域相似度的智能合并策略，自动优化分割结果
• 交互式参数调整：支持用户灵活设置梯度阈值、区域最小面积、合并相似度等关键参数
• 多样化输出：提供伪彩色分割图、边界叠加可视化、区域统计信息和可导出标记矩阵

使用方法

1. 准备输入图像：确保待分割图像为单通道灰度格式（支持.jpg、.png、.tiff等）
2. 参数设置：根据图像特性调整梯度阈值、区域最小面积和合并相似度阈值
3. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成整个分割流程
4. 结果分析：查看生成的分割可视化结果和区域统计信息
5. 结果导出：可保存分割结果图像或导出区域标记矩阵供后续分析使用

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了图像读取与格式验证、各向异性扩散滤波预处理、梯度场计算与优化、标记提取与分水岭变换执行、区域相似度计算与自适应合并决策，以及多种结果的可视化输出与数据导出功能。