写一个基于形态学分水岭算法的细胞分割的matlab代码

下面是一个基于形态学分水岭算法的细胞分割的MATLAB代码示例：

% 读取原始图像
I = imread('cell_image.jpg');

% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 进行图像平滑处理
Iblur = imgaussfilt(Igray, 2);

% 计算梯度幅值
[dx, dy] = imgradientxy(Iblur, 'sobel');
gradmag = sqrt(dx.^2 + dy.^2);

% 对梯度幅值进行阈值分割得到二值图像
level = graythresh(gradmag);
BW = imbinarize(gradmag, level);

% 对二值图像进行形态学处理
se = strel('disk', 20);
BW = imclose(BW, se);
BW = imfill(BW, 'holes');
BW = bwareaopen(BW, 50);

% 计算距离变换
D = bwdist(~BW);

% 对距离变换结果进行阈值分割
DL = watershed(D);
bgm = DL == 0;

% 计算梯度幅值
gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm);

% 对梯度幅值进行分水岭算法分割
L = watershed(gradmag2);

% 在原始图像上标记分割结果
Iseg = I;
Iseg(L == 0) = 0;

% 显示分割结果
figure;
imshow(Iseg);
title('Segmented Cells');

该代码的主要步骤如下：

1. 读取原始图像，并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行平滑处理，计算梯度幅值，并对梯度幅值进行阈值分割得到二值图像。
3. 对二值图像进行形态学处理，包括闭运算、填充孔洞和去除小面积的对象。
4. 计算距离变换，并进行分水岭算法分割，得到背景标记图像。
5. 计算梯度幅值，并将其细胞区域的最低点作为前景标记。
6. 对梯度幅值进行分水岭算法分割，得到细胞分割结果。
7. 在原始图像上标记分割结果，并显示分割结果。

注意：该代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整和优化。