在matlab环境下完成分水岭算法图像分割

资 源 简 介

在matlab环境下完成分水岭算法图像分割

详 情 说 明

分水岭算法是一种基于拓扑理论的图像分割方法，其原理是将图像视为地形表面，通过模拟洪水淹没过程来划分不同区域。在MATLAB中实现时主要解决过分割问题，以下是关键实现思路：

预处理阶段 首先对输入图像进行平滑滤波减少噪声干扰，常用的高斯滤波能有效保留边缘特征。随后计算梯度幅值图，这是分水岭算法的核心输入，梯度越大代表区域边界越明显。

标记提取环节 通过形态学重建等技术获取前景和背景标记，这是避免过分割的关键步骤。距离变换配合极值检测可以准确识别前景标记，而背景标记通常通过图像边缘扩展获得。

修改梯度图 将已识别的标记位置设为梯度最小值，强制算法从这些标记点开始分水岭淹没过程。这个步骤直接决定了最终分割区域的合并方式。

分水岭变换 应用MATLAB的watershed函数进行实际分割计算，该函数会基于修改后的梯度图执行淹没过程，输出标记矩阵。不同区域会被赋予不同的整数值标签。