图像分割-分水岭算法MATLAB代码

 
rgb = imread（‘E:\MATLAB\work\src\（10）.jpg‘）;%读取原图像
I = rgb2gray（rgb）;%转化为灰度图像
figure; subplot（121）%显示灰度图像
imshow（I）
text（732501‘Image courtesy of Corel‘...
     ‘FontSize‘7‘HorizontalAlignment‘‘right‘）
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（‘Gradient magnitude （gradmag）‘）

%2. 直接使用梯度模值进行分水岭算法：（往往会存在过的分割的情况，效果不好）

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（‘Watershed transform of gradient magnitude （Lrgb）‘）

%3.分别对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。

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
title（‘Opening （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（‘Opening-by-reconstruction （Iobr）‘）
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（‘Opening-closing （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（‘Opening-closing by recons