使用分水岭变换的分割matlab
时间: 2023-10-16 13:32:37 浏览: 40
以下是使用分水岭变换进行图像分割的MATLAB示例代码:
```
% 读取图像
I = imread('example.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 对图像进行中值滤波
I = medfilt2(I);
% 计算图像的梯度
hy = fspecial('sobel');
hx = hy';
Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate');
Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate');
gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
% 计算灰度直方图
[counts,~] = imhist(I,16);
T = otsuthresh(counts);
% 根据灰度直方图确定初始分割线
BW = imbinarize(I,T);
% 对二值图像进行形态学处理
se = strel('disk', 5);
BW = imclose(BW,se);
BW = imfill(BW,'holes');
BW = bwareaopen(BW,40);
% 计算距离变换
D = bwdist(~BW);
% 计算分水岭变换
L = watershed(-D);
% 颜色分割
rgb = label2rgb(L,'jet',[.5 .5 .5]);
% 显示结果
figure
imshow(rgb)
title('分水岭变换结果')
```
在这个示例中,我们首先读取一张彩色图像并将其转换为灰度图像。然后,我们对图像进行中值滤波来平滑图像并减少噪声的影响。接下来,我们计算图像的梯度并计算灰度直方图,以确定初始分割线。然后,我们对二值图像进行形态学处理(闭运算,填充,去除小物体),并计算距离变换和分水岭变换以进行分割。最后,我们将分割结果用颜色标记并显示。