基于Matlab的标记分水岭分割算法(imreconstruct)

文宇肃然

于 2014-05-19 15:48:26 发布

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分类专栏： MATLAB深入理解高级教程（附源码）

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/26255447

本文详细介绍了如何使用MATLAB图像处理工具箱实现基于标记的分水岭分割算法。首先，计算图像的梯度幅度作为分割函数，接着进行前景和背景的标记，通过开闭运算、局部极大值计算和斑点去除来优化标记。然后，利用imimposemin函数修改图像，使得局部极小值只出现在标记位置。最后，通过watershed函数计算分水岭变换，实现对图像的精确分割。通过可视化技术展示了标记和分割结果。

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1 综述

Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed transform finds "catchment basins"(集水盆) and "watershed ridge lines"(山脊线) in an image by treating it as a surface where light pixels are high and dark pixels are low.

如果图像中的目标物体是连接在一起的，则分割起来会更困难，分水岭分割算法经常用于处理这类问题，通常会取得比较好的效果。分水岭分割算法把图像看成一幅“地形图”，其中亮度比较强的区域像素值较大，而比较暗的区域像素值较小，通过寻找“汇水盆地”和“分水岭界限”，对图像进行分割。

Segmentation using the watershed transform works better if you can identify, or "mark," foreground objects and background locations. Marke

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