MATLAB实现基于梯度映射与区域合并的自适应分水岭图像分割系统

资 源 简 介

本项目提供一种改进的分水岭分割算法，通过预处理、梯度计算和标记控制的分水岭变换，结合区域合并策略有效抑制过分割问题，适用于复杂图像的分割处理。

详 情 说 明

基于梯度映射与区域合并的自适应分水岭图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的分水岭图像分割算法，旨在有效解决传统分水岭算法容易产生过分割的问题。系统通过梯度映射计算、标记控制的分水岭变换以及区域合并优化策略，实现了对二维灰度图像的自动分割。系统支持交互式参数调整和实时效果预览，并提供详细的分割质量评估，为图像分析研究提供可靠的工具支持。

功能特性

• 改进的分水岭算法：结合梯度映射与区域合并策略，显著减少过分割现象
• 灵活的参数配置：支持梯度阈值、合并阈值、最小区域面积等关键参数调整
• 多种输入方式：支持标准灰度图像输入，可选用户自定义标记图像
• 实时交互预览：参数调整时可实时查看分割效果变化
• 丰富的输出结果：

- 彩色标签分割可视化图像 - 原图叠加分割边界的结果图 - 区域统计特征数据（数量、面积、周长等） - 分割质量评估报告（一致性指数、区域对比度指标）

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的灰度图像（jpg、png、tiff等格式）放置于指定目录
2. 可选标记图像：如需指定前景背景区域，可准备相应的二值标记图像
3. 参数设置：根据图像特性调整梯度阈值、合并阈值等参数
4. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成图像分割流程
5. 结果分析：查看生成的分割图像、统计数据和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、梯度映射计算、标记提取与分水岭变换执行、区域合并优化处理、分割结果可视化生成、区域特征统计计算以及分割质量评估分析等完整功能。该文件作为系统的主要入口，协调各模块协同工作，确保分割流程的顺利执行。