matlab中图像分割技术之三分水岭分割法

分水岭算法是一种基于形态学的算法，是对图像的梯度分割。而图像分割的目的是将图像分割成不同的特体，即提取物体的边缘。由于物体边缘的灰度变换比较强烈，而梯度图像正好描述了图像的灰度变换情况。因此，可先将原始图像通过梯度算子边缘检测得到梯度图像，再通过梯度图像的分水岭变换来进行图像分割。因此，采用分水岭算法，利用形态学处理函数，不仅能达到有效分割图像的目的，而且也能消除过分割现象。
分水岭算法作为一种基于区域的图像分割方法，建立在数学形态学的理论基础之上。20世纪70年代末，Becucher和Lantuejoul提出应用分水岭算法进行图像分割，实现了分水岭算法的模拟侵入过程并成功应用于灰度图像。其后，分水岭算法便作为一种经典的图像分割方法被广泛关注。

clc;                %clc的作用就是清屏幕
clear;              %clear是删除所有的变量
close all;          %close all是将所有打开的图片关掉。
filename=('3.jpg');        %读入图像
f=imread(filename);
imshow(f);
Info=imfinfo(filename);
if Info.BitDepth>8f=rgb2gray(f);
end
figure, mesh(double(f));        %显示图像，类似集水盆地，类似集水盆地

一、一般分水岭算法

     clc;                %clc的作用就是清屏幕clear;              %clear是删除所有的变量close all;          %close all是将所有打开的图片关掉。filename=('3.jpg');        %读入图像f=imread(filename);imshow(f);Info=imfinfo(filename);if Info.BitDepth>8f=rgb2gray(f);endfigure, mesh(double(f));        %显示图像，类似集水盆地，类似集水盆地b=im2bw(f, graythresh(f));  %二值化，注意应保证集水盆地的值较低（为0），否则就要对b取反d=bwdist(b);                %求零值到最近非零值的距离，即集水盆地到分水岭的距离l=watershed(-d);            %MATLAB自带分水岭算法，l中的零值即为风水岭w=l==0;                     %取出边缘g=b&~w;                     %用w作为mask从二值图像中取值figuresubplot(2,3,1),imshow(f);subplot(2,3,2),imshow(b);subplot(2,3,3),imshow(d);subplot(2,3,4),imshow(l);subplot(2,3,5),imshow(w);subplot(2,3,6),imshow(g);

二、用梯度的两次分水岭分割

     clc;                %clc的作用就是清屏幕clear;              %clear是删除所有的变量close all;          %close all是将所有打开的图片关掉。filename=('3.jpg');        %读入图像f=imread(filename);imshow(f);Info=imfinfo(filename);if Info.BitDepth>8f=rgb2gray(f);endfigure, mesh(double(f));        %显示图像，类似集水盆地，类似集水盆地h=fspecial('sobel');                           %获得纵方向的sobel算子fd=double(f);g=sqrt(imfilter(fd, h, 'replicate').^2+imfilter(fd, h', 'replicate').^2);l=watershed(g);                              %分水岭运算wr=l==0;g2=imclose(imopen(g, ones(3,3)), ones(3,3));          %进行开闭运算对图像进行平滑l2=watershed(g2);                            %再次进行分水岭运算wr2=l2==0;f2=f;f2(wr2)=255;figuresubplot(2,3,1),imshow(f);subplot(2,3,2),imshow(g);subplot(2,3,3),imshow(l);subplot(2,3,4),imshow(g2);subplot(2,3,5),imshow(l2);subplot(2,3,6),imshow(f2);

三、使用梯度加掩模的三次分水岭算法

     clc;                %clc的作用就是清屏幕clear;              %clear是删除所有的变量close all;          %close all是将所有打开的图片关掉。filename=('3.jpg');        %读入图像f=imread(filename);imshow(f);Info=imfinfo(filename);if Info.BitDepth>8f=rgb2gray(f);endfigure, mesh(double(f));        %显示图像，类似集水盆地，类似集水盆地h=fspecial('sobel');            %获得纵方向的sobel算子fd=double(f);g=sqrt(imfilter(fd, h, 'replicate').^2+imfilter(fd, h', 'replicate').^2);l=watershed(g);                 %分水岭运算wr=l==0;rm=imregionalmin(g);            %计算图像的区域最小值定位im=imextendedmin(f,2);          %上面仅是产生最小值点fim=f;fim(im)=175;                    %将im在原图上标识出，用以观察lim=watershed(bwdist(im));      %再次分水岭计算em=lim==0;g2=imimposemin(g, im|em);       %在梯度图上标出im和eml2=watershed(g2);               %第三次分水岭计算f2=f;f2(l2==0)=255;                  %从原图对分水岭进行观察figuresubplot(3,3,1),imshow(f);subplot(3,3,2),imshow(g);subplot(3,3,3),imshow(l);subplot(3,3,4),imshow(im);subplot(3,3,5),imshow(fim);subplot(3,3,6),imshow(lim);subplot(3,3,7),imshow(g2);subplot(3,3,8),imshow(l2)subplot(3,3,9),imshow(f2);

图像分割是由图像处理转到图像分析的关键。一方面，它是目标图像表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，图像分割和分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为数学表达形式，使得利用计算机进行图像分析和理解成为可能。

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一、一般分水岭算法

二、用梯度的两次分水岭分割

三、使用梯度加掩模的三次分水岭算法

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