基于MATLAB的梯度提取与分水岭舌体区域精确分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现舌像自动分割，通过梯度计算增强边缘特征，应用分水岭算法结合邻近区域合并策略，精确提取舌体轮廓并剔除背景干扰，适用于医学舌诊图像分析。

详 情 说 明

基于梯度提取与分水岭分割的舌像舌体区域精确提取系统

项目介绍

本项目针对医学舌诊中的图像处理需求，实现了一套完整的舌体区域自动提取方案。系统通过结合图像梯度特征与分水岭分割算法，能够有效分离舌体与背景，准确提取舌体轮廓，为后续的舌诊定量分析提供可靠的基础。该方法对光照变化具有一定的适应性，可用于不同拍摄条件下的舌像分析。

功能特性

• 边缘特征增强：利用Sobel或Canny算子计算图像梯度，突出舌体边缘信息。
• 智能区域分割：采用基于标记控制的分水岭算法进行初步分割，有效区分舌体与周边组织（如嘴唇、牙齿）。
• 分割结果优化：通过区域合并策略（基于相似性或空间邻近性）对过分割区域进行聚类优化，提升轮廓准确性。
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式的输入与处理。
• 结果输出完整：提供最终的二值掩模、中间过程可视化图及轮廓坐标数据。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的舌像（建议分辨率640x480以上）置于指定输入目录。
2. 运行主程序：执行系统主流程，算法将自动完成梯度计算、分水岭分割、区域合并及轮廓提取。
3. 获取输出结果：

- 主输出：舌体二值掩模图像（PNG格式）。 - 中间结果：梯度图、分水割标签图、区域合并过程图（可选生成）。 - 数据文件：舌体轮廓坐标（可选MAT或CSV格式）。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018b 或更高版本)
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，依次实现了图像读取与预处理、梯度特征图生成、基于标记的分水岭分割初始化与执行、针对过分割区域的合并优化处理，以及最终舌体轮廓的精确提取与多种结果（包括掩模图像、过程可视化图和轮廓数据文件）的输出功能。