分水岭算法(完整版)

分水岭分割算法的实现

与分析11053413李小泷分水岭算法实现步骤：先把图片转化为灰度梯度级图像，在图像梯度空间内逐渐增加一个灰度阈值，每当它大于一个局部极大值时，就把当时的二值图像(只区分陆地和水域，即大于灰度阈值和小于灰度阈值两部分)与前一个时刻(即灰度阈值上一个值的时刻)的二值图像进行逻辑异或(XOR)操作，从而确定出灰度局部极大值的位置。根据所有灰度局部极大值的位置集合就可确定分水岭。rgb=imread('pears.png');%读取原图像imshow(rgb)title('原图')I=rgb2gray(rgb);%转化为灰度图像figure;subplot(121)%显示一行两列第1张imshow(I)title('原图灰度图像')hy=fspecial('sobel');%sobel算子hx=hy';Iy=imfilter(double(I),hy,'replicate');%滤波求y方向边缘Ix=imfilter(double(I),hx,'replicate');%滤波求x方向边缘gradmag=sqrt(Ix.^2+Iy.^2);%求摸subplot(122);imshow(gradmag,[]),%显示梯度title('(gradmag)梯度级')先做sobel算子用于边缘提取，然后转化为梯度级图像L=watershed(gradmag);%直接应用分水岭算法Lrgb=label2rgb(L);%转化为彩色图像figure;imshow(Lrgb),%显示分割后的图像title('分割梯度级图像(Lrgb)')Watershed是matlab自带的函数,调用这个函数后可直接应用分水岭分割算法,图像依稀可以看到物体的轮廓，但效果不佳。为使分水岭分割算法的效果更好，可分别对图像前景和背景进行标记：本例中使用形态学重建技术对前景对象进行标记，首先使用开操作，开操作之后可以去掉一些很小的目标title('开操作之后的图像(Io)')Ie=imerode(I,se);%对图像进行腐蚀Iobr=imreconstruct(Ie,I);%形态学重建subplot(122);imshow(Iobr),%显示重建后的图像title('打开重建(Iobr)')se=strel('disk',20);%圆形结构元素Io=imopen(I,se);%形态学开操作figure;subplot(121)imshow(Io),%显示执行开操作后的图像Ioc=imclose(Io,se);%形态学关操作figure;subplot(121)imshow(Ioc),%显示关操作后的图像title('关操作(Ioc)')Iobrd=imdilate(Iobr,se);%对图像进行膨胀Iobrcbr=imreconstruct(imcomplement(Iobrd),...imcomplement(Iobr));%形态学重建Iobrcbr=imcomplement(Iobrcbr);%图像求反subplot(122);imshow(Iobrcbr),%显示重建求反后的图像title('重建求反后的图像(Iobrcbr)')fgm=imregionalmax(Iobrcbr);%局部极大值figure;imshow(fgm),%显示重建后局部极大值图像title('重建后局部极大值图像(fgm)')I2=I;I2(fgm)=255;%局部极大值处像素值设为255figure;imshow(I2),%在原图上显示极大值区域title('原图上的极大值区域(I2)')se2=strel(ones(5,5));%结构元素fgm2=imclose(fgm,se2);%关操作fgm3=imerode(fgm2,se2);%腐蚀fgm4=bwareaopen(fgm3,20);%开操作I3=I;I3(fgm4)=255;%前景处设置为255figure;subplot(121)imshow(I3)%显示修改后的极大值区域title('修改后的极大值区域')此时再进行分水岭变换并显示得到的效果。bw=im2bw(Iobrcbr,graythresh(Iobrcbr));%转化为二值图像subplot(122);imshow(bw),%显示二值图像title('开关重建之后的阈值图像')D=bwdist(bw);%计算距离DL=watershed(D);%分水岭变换bgm=DL==0;%求取分割边界figure;imshow(bgm),%显示分割后的边界title('(bgm)分水岭法分割线')gradmag2=imimposemin(gradmag,bgm|fgm4);%置最小值L=watershed(gradmag2);%分水岭变换I4=I;I4(imdilate(L==0,ones(3,3))|bgm|fgm4)=255;%前景及边界处置255figure;subplot(121)imshow(I4)%突出前景及边界title('突出前景及边界')Lrgb=label2rgb(L,'jet','w','shuffle');%转化为伪彩色图像subplot(122);imshow(Lrgb)%显示伪彩色图像title('分水岭伪彩色图像')将以上参数改为0.4,0.5,0.6,0.7后的图片效果，就是色彩的浓淡产生了变化figure;im