MATLAB应用实战系列（七十五） -图像处理应用 MATLAB实现基于分水岭算法的图像分割（附matlab代码）

最新推荐文章于 2025-04-19 07:45:00 发布

文宇肃然

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文章标签： matlab 算法开发语言

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本文为MATLAB应用实战系列的第七十五篇，详细介绍如何使用MATLAB实现基于分水岭算法的图像分割，并提供了完整的源代码及运行结果展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、简介

二、源代码

clear, close all;
clc;
%1.读取图像并求取图像的边界。

rgb = imread('tree.jpeg');%读取原图像
I = rgb2gray(rgb);%转化为灰度图像
figure; subplot(121)%显示灰度图像
imshow(I)
text(732,501,'Image courtesy of Corel','FontSize',7,'HorizontalAlignment','right')
hy = fspecial('sobel');%sobel算子,应用sobel算子锐化图像
hx = hy';
Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate');%滤波求y方向边缘
Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate');%滤波求x方向边缘
gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);%求摸
subplot(122); imshow(gradmag,[]), %显示梯度
title('Gradient magnitude (gradmag)')

%2. 直接使用梯度模值进行分水岭算法：（往往会存在过的分割的情况，效果不好）

L = watershed(gradmag);%直接应用分水岭算法
Lrgb = label2rgb(L);%转化为彩色图像
figure; imshow(Lrgb), %显示分割后的图像
title('Watershed transform of gradient magnit