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，并标记分割区域边界，matlab源代码，直接拷贝至matlab中运行。

详 情 说 明

对TM灰度图像进行基于梯度幅度的分水岭变换分割，并标记分割区域边界，matlab源代码，直接拷贝至matlab中运行。

为了实现对TM灰度图像的准确分割，我们可以使用基于梯度幅度的分水岭变换方法。该方法通过分析图像的梯度信息，将图像分割成具有明显边界的区域，并对每个区域进行标记。

以下是实现该方法的matlab源代码，可以直接拷贝至matlab中运行：

```

% 请将TM灰度图像赋值给变量image

% 假设图像已经加载并存储在变量image中

% 对图像进行梯度计算

gradient = imgradient(image);

% 对梯度图像进行阈值分割，获取二值图像

binaryImage = imbinarize(gradient);

% 对二值图像进行形态学操作，填充孔洞

filledImage = imfill(binaryImage, 'holes');

% 对填充后的图像进行分水岭变换分割

segmented = watershed(filledImage);

% 标记分割区域边界

boundary = bwperim(segmented);

% 显示原始图像和分割结果

figure;

subplot(1, 2, 1);

imshow(image);

title('原始图像');

subplot(1, 2, 2);

imshow(label2rgb(segmented));

hold on;

contour(boundary, 'r');

title('分割结果');

```

请按照上述步骤将源代码拷贝至matlab中运行，以实现对TM灰度图像的分水岭变换分割和分割区域边界的标记。