请为我提供一段 MATLAB 实现的 分水岭分割算法

时间: 2023-06-08 21:04:29 浏览: 149
以下是一段MATLAB实现的分水岭分割算法: ```matlab function [result,water] = watershed_segmentation(image) % 读入图像 image=rgb2gray(image); % 转换为double类型 image=double(image); % 归一化 image=image/max(max(image)); % 计算梯度 [Gmag,Gdir] = imgradient(image,'prewitt'); % 计算梯度幅值的最大值和最小值 gmax=max(max(Gmag)); gmin=min(min(Gmag)); % 构建标记矩阵,初始时所有像素都是未标记的 marker=zeros(size(image)); % 对图像进行分割 for t=linspace(gmin,gmax,50) % 找到梯度幅值大于t的像素 pixel=gmax*(Gmag>=t); % 计算联通区域并进行标记 [L,n] = bwlabel(pixel); % 如果该梯度值没有联通区域,继续循环 if n==0 continue; end % 计算每个联通区域的平均梯度值 avg=zeros(1,n); for i=1:n avg(i)=mean(Gmag(L==i)); end % 对平均梯度值进行从小到大排序 [~,index]=sort(avg); % 对前n-1个联通区域进行标记 for i=1:n-1 marker(L==index(i))=i; end end % 构建分水岭标记矩阵 water=watershed(marker); % 将分水岭标记矩阵转化为RGB图像 r=zeros(size(image)); g=zeros(size(image)); b=zeros(size(image)); for i=1:size(image,1) for j=1:size(image,2) if water(i,j)==-1 % 不确定区域为黄色 r(i,j)=1; g(i,j)=1; elseif water(i,j)==0 % 背景为黑色 r(i,j)=0; g(i,j)=0; b(i,j)=0; else % 物体区域为白色 r(i,j)=1; g(i,j)=1; b(i,j)=1; end end end result=cat(3,r,g,b); imshow(result); end ``` 注意,该算法的输入为彩色图像,而不是灰度图像,因为图像的颜色信息在分割中起到很重要的作用。
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