对TM灰度图像进行基于梯度幅度的分水岭变换分割

资 源 简 介

对TM灰度图像进行基于梯度幅度的分水岭变换分割

详 情 说 明

分水岭变换是一种经典的图像分割算法，特别适用于处理接触或重叠的物体分割。基于梯度幅度的分水岭变换能够有效利用图像中的边缘信息进行区域划分。

该分割方法的核心思路是通过以下步骤实现： 首先计算输入灰度图像的梯度幅度，这可以突出显示图像中的边缘区域。Sobel或Canny算子常被用于此步骤。 对梯度图像进行形态学处理，如开闭运算，以平滑噪声并连接断裂的边缘。 确定标记点，这些标记点将作为分水岭变换的种子区域。可以通过寻找梯度图像的局部极小值来实现。 应用分水岭算法对修改后的梯度图像进行分割，该算法会将图像视为地形图，通过模拟洪水过程来划分流域。 最后提取并标记分割区域的边界，通常边界会显示为白色线条叠加在原图像上。

在MATLAB实现中，关键步骤会使用到imgradient、imhmin、watershed和bwperim等函数。该方法特别适用于医学图像、材料科学等领域中需要分离接触物体的场景。需要注意的是，直接应用分水岭变换可能导致过分割问题，通常需要预处理或后处理步骤来优化结果。