标记控制
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基于标记控制的MATLAB分水岭图像分割系统
本项目采用标记控制的分水岭算法，通过标记提取、梯度计算和分水岭变换三步流程，有效抑制噪声并避免过度分割，可实现对图像中连通目标的自动识别与分割，提升分割精度与鲁棒性。 -
基于三种改进分水岭算法的图像分割对比研究
本项目系统地实现了三种主流的分水岭算法改进方案，并对其分割性能进行了深度对比分析。第一种方法是基于梯度的标准分水岭分割，通过计算图像的梯度幅值图并以此作为拓扑表面进行漫水运算，展示了分水岭算法处理基础边界提取的基本能力。第二种方法是基于距离变换的分水岭分割，其核心在于利用图像二值化后的欧几里得距离变换结果，将局部极大值点作为分水岭的种子点，以此有效解决重叠圆形或块状物体的分离难题，常用于颗粒计数等场景。第三种方法是基于标记控制的分水岭分割，通过形态学重建技术预先提取对象的前景标记和背景标记，将标记点强行修
