MATLAB实现的智能彩色图像分割系统：分水岭与自适应区域生长算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种结合改进分水岭变换和自适应种子选择的区域生长算法，专用于彩色图像分割。系统自动检测种子点并基于颜色特征进行区域生长，实现高精度的对象边界划分，适用于复杂场景的图像处理任务。

详 情 说 明

基于分水场与自动种子区域生长的彩色图像智能分割系统

项目介绍

本项目实现了一种结合分水岭变换与自适应种子选择的区域生长算法，专门用于彩色图像的分割处理。系统首先通过改进的分水岭算法自动检测图像中的潜在种子点，然后基于颜色特征进行区域生长，最终实现准确的对象边界分割。该方案能有效克服传统分水岭算法的过分割问题，适用于自然场景图像、医学图像等多种彩色图像的分割需求。

功能特性

• 智能种子点选择：采用改进的分水岭变换算法自动检测图像中的优质种子点
• 自适应区域生长：基于颜色空间特征的自适应阈值区域生长算法
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等多种彩色图像格式输入
• 灵活参数配置：可选的预处理参数和区域生长阈值参数设置
• 多维度输出：提供分割可视化图像、区域统计信息和性能评估指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的彩色图像放置在指定目录
2. 参数配置：根据需要设置色彩空间、滤波参数和生长阈值
3. 执行分割：运行主程序开始图像分割处理
4. 结果分析：查看生成的分割结果图像和统计分析报告

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功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、改进分水岭变换执行、基于颜色特征的种子点自动选择、自适应阈值区域生长算法的实现，以及分割结果的可视化输出与性能评估指标的计算。该文件作为整个系统的入口点，协调各算法模块的协同工作，完成从原始图像输入到最终分割结果生成的全过程。