Matlab遥感图像处理：分水岭算法实现

"该实验是关于使用Matlab进行遥感图像分割的实践，主要采用分水岭算法。实验目标包括熟悉Matlab软件操作，理解数字图像处理技术，并通过实际操作来提升技能。实验环境为Matlab7.0和Windows 7系统。实验材料是一张从Google Earth下载的平顶山居民区遥感影像。分水岭算法基于地形学概念，将图像转换为标记图像，用以分割不同的区域。此外，遥感影像的纹理分析是提高分类精度的关键，包括多种分析方法如自相关函数、行程长度、灰度共生矩阵、傅立叶频谱、小波分析和分形分析。实验步骤中，首先读取并处理图像，然后应用watershed函数进行分水岭变换，并显示处理结果。" 实验的核心知识点包括： 1. 数字图像处理：这是一个涉及图像获取、转换、分析和解释的技术领域，用于从图像中提取有用信息。 2. Matlab：这是一种强大的编程环境，尤其适合数值计算和数据分析，包括图像处理。Matlab7.0版本提供了丰富的图像处理工具箱，可以实现各种图像操作。 3. 分水岭算法：这是图像分割的一种方法，源自地理学的分水岭概念。它将图像中的灰度值视为地形高度，找到局部极小值（集水盆地）并确定它们的边界（分水岭），以此来划分图像区域。 4. 图像分割：这是图像处理的重要部分，目的是将图像分解成有意义的、独立的对象或区域，以便进一步分析。 5. 遥感图像：这些是通过遥感技术从空中或太空获取的图像，可以用来研究地球表面的特征。高分辨率遥感图像提供更详细的信息，但分类时需要考虑空间结构和纹理。 6. 纹理分析：在遥感影像分析中，纹理特征可以帮助区分不同的地物。常见的纹理分析方法包括自相关函数、行程长度分析、灰度共生矩阵、傅立叶频谱分析、小波分析和分形分析，这些方法有助于提高分类精度。 7. 实验步骤：实验流程包括读取遥感图像，将其转化为灰度图像，然后应用`watershed`函数进行分水岭变换，最后将结果用彩色标记显示出来，以直观地展示图像分割效果。 通过这个实验，学生不仅可以掌握Matlab的基本操作，还能深入理解分水岭算法在图像分割中的应用，同时对遥感图像处理和纹理分析有更深刻的认识。