matlab实现分水岭算法代码

%{

如果图像中的目标物体是连在一起的，则分割起来会更困难，分水岭算法经常用于处理这类问题，通常会取得比较好的效果。分水岭分割算法把图像看成一副“地形图”，其中亮度比较强的地区像素值较大，而比较暗的地区像素比较小，通过寻找“汇水盆地”和“分水岭界限”，对图像进行分割。
步骤：
1.读取图像
2.求取图像的边界，在此基础上可直接应用分水岭分割算法，但效果不佳；
3.对图像的前景和背景进行标记，其中每个对象内部的前景像素都是相连的，背景里面的每个像素值都不属于任何目标物体；
4.计算分割函数，应用分水岭分割算法的实现
注：直接用分水岭分割算法效果并不好，如果在图像中对前景和背景进行标注区别，再应用分水岭算法会取得较好的分割效果。
例 步骤：
1.读取图像并求取图像的边界。
%}
rgb = imread（‘355.jpg‘）;%读取原图像
% rgb = imread（‘Sitophilus_oryzae_0001.tif‘）;%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）; imsh