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基于matlab編程分水嶺方法來分割源碼程序        [↓跳到下載地址]
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運行環境:Win9X/2000/XP/2003/

源碼語言:簡體中文

源碼類型:源碼程序 - 算法設計

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更新時間:2016-02-25 18:11:34

源碼簡介

%% 不用分水嶺進行分割
I=imread('rice.png');
J=imtophat(I,strel('disk',15));
bw=im2bw(J,graythresh(J));
bw_opened=bwareaopen(bw,5);
rgb1=label2rgb(L1, 'spring', 'c', 'shuffle');
figure
subplot(1,2,1),imshow(I),title('原始圖像')
subplot(1,2,2),imshow(rgb1),title('不使用分水嶺的分割結果')

% 使用控制標記符的分水嶺分割
%% 1. Compute a segmentation function.  This is an image whose dark regions are the objects you are trying to segment.
g=imgradient(I);
figure
subplot(1,2,1),imshow(I),title('原始圖像')
subplot(1,2,2),imshow(g,[]),title('原始圖像的梯度')

%% 2. Compute foreground markers.  These are connected blobs of pixels within each of the objects.
% 計算前景標記需分割出所有我們感興趣的物體,這里我們使用形態學的腐蝕方法,發現腐蝕后的結果能很好的將我們感興趣的所有物體均分割開來;但此時若對腐蝕后的圖像進行描述,如計算分割后每個物體的面積、重心等信息,則會得到錯誤的結果,因為腐蝕后的物體一般比實際物體的小,故需使用分水嶺分割得到完整的物體,從而能得到正確的信息
im=imerode(bw,strel('rectangle',[3 3]));
figure
subplot(1,2,1),imshow(I),title('原始圖像')
subplot(1,2,2),imshow(im),title('前景標記')

%% 3. Compute background markers.  These are pixels that are not part of any object.
% 計算背景標記,此處我們求解一個分水嶺
Lim=watershed(bwdist(bw));
em=Lim==0;
figure,imshow(em),title('背景標記')

%% 4. Modify the segmentation function so that it only has minima at the foreground and background marker locations.
g2=imimposemin(g,im | em);
figure,imshow(g2),title('修改后的梯度圖像')

%% 5. Compute the watershed transform of the modified segmentation function.
L2=watershed(g2);

%% 6. 顯示分水嶺的分割結果
rgb2=label2rgb(L2, 'hot', 'c', 'shuffle');
figure
subplot(1,2,1),imshow(I),title('原始圖像')
subplot(1,2,2),imshow(rgb2),title('經分水嶺分割后的圖像')

%% 7. 最后,比較兩種結果
figure
subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始圖像')
subplot(1,3,2),imshow(rgb1),title('不用分水嶺的分割結果')
subplot(1,3,3),imshow(rgb2),title('使用分水嶺的分割結果')


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