clear,clc
%三種方法進行分水嶺分割
%讀入影象
filename='sar1.bmp';
f=imread(filename);
info=imfinfo(filename);
if info.bitdepth>8
f=rgb2gray(f);
endfigure,mesh(double(f));%顯示影象，類似集水盆地
%方法1：一般分水嶺分割，從結果可以看出存在過分割問題
b=im2bw(f,graythresh(f));%二值化,注意應保證集水盆地的值較低（為0），否則就要對b取反
d=bwdist(b); %求零值到最近非零值的距離，即集水盆地到分水嶺的距離
l=watershed(-d); %matlab自帶分水嶺演算法，l中的零值即為風水嶺
w=l==0; %取出邊緣
g=b&~w; %用w作為mask從二值影象中取值
figure
subplot(2,3,1),imshow(f);
subplot(2,3,2),imshow(b);
subplot(2,3,3),imshow(d);
subplot(2,3,4),imshow(l);
subplot(2,3,5),imshow(w);
subplot(2,3,6),imshow(g);
%方法2：使用梯度的兩次分水嶺分割，從結果可以看出還存在過分割問題（在方法1的基礎上改進）
h=fspecial('sobel');%獲得縱方向的sobel運算元
fd=double(f);
g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').^2+imfilter(fd,h','replicate').^2);%使用sobel運算元進行梯度運算
l=watershed(g);%分水嶺運算
wr=l==0;
g2=imclose(imopen(g,ones(3,3)),ones(3,3));%進行開閉運算對影象進行平滑
l2=watershed(g2);%再次進行分水嶺運算
wr2=l2==0;
f2=f;
f2(wr2)=255;
figure
subplot(2,3,1),imshow(f);
subplot(2,3,2),imshow(g);
subplot(2,3,3),imshow(l);
subplot(2,3,4),imshow(g2);
subplot(2,3,5),imshow(l2);
subplot(2,3,6),imshow(f2);
%方法3：使用梯度加掩模的三次分水嶺演算法（在方法2的基礎上改進）
h=fspecial('sobel');%獲得縱方向的sobel運算元
fd=double(f);
g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').^2+imfilter(fd,h','replicate').^2);%使用sobel運算元進行梯度運算
l=watershed(g);%分水嶺運算
wr=l==0;
rm=imregionalmin(g); %計算影象的區域最小值定位，該函式僅僅是用來觀察為何分水嶺演算法產生這麼多集水盆地
im=imextendedmin(f,2);%上面僅是產生最小值點，而該函式則是得到最小值附近的區域，此處的附近是相差2的區域
fim=f;
fim(im)=175; %將im在原圖上標識出，用以觀察
lim=watershed(bwdist(im));%再次分水嶺計算
em=lim==0;
g2=imimposemin(g,im|em);%在梯度圖上標出im和em，im是集水盆地的中心，em是分水嶺
l2=watershed(g2); %第三次分水嶺計算
f2=f;
f2(l2==0)=255; %從原圖對分水嶺進行觀察
figure
subplot(3,3,1),imshow(f);
subplot(3,3,2),imshow(g);
subplot(3,3,3),imshow(l);
subplot(3,3,4),imshow(im);
subplot(3,3,5),imshow(fim);
subplot(3,3,6),imshow(lim);
subplot(3,3,7),imshow(g2);
subplot(3,3,8),imshow(l2)
subplot(3,3,9),imshow(f2);
分水嶺分割演算法
如果影象中的目標物體是連在一起的，則分割起來會更困難，分水嶺演算法經常用於處理這類問題，通常會取得比較好的效果。分水嶺分割演算法把影象看成一副 地形圖 其中亮度比較強的地區畫素值較大，而比較暗的地區畫素比較小，通過尋找 匯水盆地 和 分水嶺界限 對影象進行分割。步驟 1.讀取影象 2.求取影象的邊界...
分水嶺分割演算法
建立不同目標間的分水嶺 漲水法 分水嶺計算步驟 1 設待分割圖象為f x,y 其梯度圖象為g x,y 2 用m1,m2,mr表示g x,y 中各區域性極小值的象素，位置，c mi 為與mi對應的區域中的象素座標集合 3 用n表示當前灰度閾值，t n 代表記為 u,v 的象素集合，g u,v 4 對m...
分水嶺分割
基於拓撲理論的數學形態學的分割演算法，基本思想是把影象看作是地形地貌，影象中每一點的灰度值表示該點的海拔高度，每乙個區域性極小值及其影響區域成為集水盆，集水盆的邊界則形成分水嶺。在每乙個區域性極小值表面，刺穿乙個小孔，然後慢慢把整個模型浸入水中，隨著浸入的加深，每乙個區域性極小值的影響區域慢慢向外擴...