基于形态学的图像分割实验分水岭算法matlab代码给出最终结果即可

以下是基于形态学的分水岭算法的MATLAB代码实现：

% 读入图像
I = imread('image.jpg');

% 灰度化处理
I = rgb2gray(I);

% 中值滤波去除噪声
I = medfilt2(I);

% 用梯度幅值计算图像中的边缘
hy = fspecial('sobel');
hx = hy';
Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate');
Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate');
gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);

% 对梯度幅值进行分割
level = graythresh(gradmag);
BW = imbinarize(gradmag, level);

% 对二值图像进行开运算，消除小的对象
se = strel('disk', 20);
Ie = imerode(BW, se);
Iobr = imreconstruct(Ie, BW);
Iobrd = imdilate(Iobr, se);
Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), imcomplement(Iobr));
Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);

% 计算图像中每个像素的距离到最近的背景像素的距离
D = bwdist(Iobrcbr);

% 进行分水岭变换
L = watershed(-D);

% 将分割结果可视化
Lrgb = label2rgb(L, 'jet', 'w', 'shuffle');
imshow(Lrgb)

其中，`image.jpg` 是待分割的图像文件名。代码执行完后，会在 MATLAB 中显示分割结果。