基于matlab图像处理教程系列之图像分割（二）

dapmood

( f. e* R) d0 |/ R! V0 j一、简介
1.使用距离变换的分水岭分割

, O% m7 z3 c; i( G, S（1）距离变换
. Q; n8 J/ A# Z* K! A. E* k/ m
D = bwdist(BW);
' [3 I* ^- Y; _6 T* P
二值图像的距离变换是指从每个像素到最接近零值的像素的距离。
2 L: g+ \% `! W
（2）测地距离变换
0 b& v/ u5 `/ n0 F9 W
+ @* L  ~3 @. N* o8 P. _4 H' GD = bwdistgeodesic(BW,mask);
  R, b9 a% ^) v) K6 I
2.使用梯度的分水岭分割
0 [) o- C0 u4 O
获取梯度图像：

h = fspecial(‘sobel’);

& g5 ]0 @* L1 N: J) _  Z2 Z, jfd = tofloat(f);

! J9 \/ J" P. Eg = sqrt(imfilter(fd, h, ‘replicate’) .^ 2 + …
" K  m; c+ L7 J3 ]/ }7 V
4 h% K6 n7 X3 k0 e, f* Z4 Rimfilter(fd, h’, ‘replicate’) .^ 2);

在使用针对分割的分水岭变换之前，常常使用梯度幅度对图像进行预处理。梯度幅度图像沿着物体的边缘有较高的像素值，而在其他地方则有较低的像素值。在理想的情况下，分水岭变换可得到沿物体边缘的分水岭脊线。若梯度图像直接进行分水岭变换可能会严重过分割，所以在计算分水岭变换之前可以先平滑梯度图像。

& T$ z; A( i# B& |2 ?3.控制标记符的分水岭分割

7 l- t# A+ V8 G（1）计算局部极小值区域
/ ^! [+ x. ~" H% J' }2 p9 T( z2 \
rm = imregionalmin(f);

其中，f 是灰度图像，rm 是二值图像，rm 的前景像素标记出局部小区域的位置。
6 j# k" k. L' D' Z9 M7 P2 v( x
（2）扩展极小值
" c8 H8 P' O( o
im = imextendedmin(f,h);
) k$ a' \7 Y  h+ I# A
其中，f 是灰度图像，h 是高度阈值，im 是一幅二值图像，im 的前景像素标记了深的局部小区域的位置。
- e7 X: ~# e% c- D
+ b8 G. X5 @6 P& z& d% D（3）强制最小

  e& Y, a+ y  W. fmp = imimposemin(f, mask);
; _3 B8 i$ }2 O# }/ \+ L
其中，f 是灰度图像，mask 是二值图像，mask 的前景像素标记了输出图像 mp 中局部最小区域的期望位置。通过在内部和外部标记符的位置覆盖局部最小区域，可以改进梯度图像，用于控制过分割的一种方法是基于标记符的概念。标记符是属于一幅图像的连通分量。我们希望有一个内部标记符集合，它们处在每个感兴趣物体的内部，而外部标记符集合包含在背景中。标记符的选择范围可以从简单过程到更复杂的方法，涉及尺寸、形状、位置、相对距离、纹理内容等等。指针是携带对分割有影响的先验知识的标记符。人们常常使用先验知识在每天的视觉中帮助解决分割和高级任务。最为熟悉的便是使用文本。因此，分水岭分割提供可以有效利用这些类型的知识的框架这一事实，是这一方法的突出优点。
2 c+ U) Y* t' H) W3 ~. s% Q4 c
# e+ _; i1 e% e! Q
二、源代码

• %基于控制标记符的分水岭分割
• [file,filepath]=uigetfile('*');
• file=fullfile(filepath,file);
• img=imread(file);%读图
• imgsize=size(img);
• if(numel(imgsize)>2)
• i=rgb2gray(img);
• else
• i=img;
• end;
• imshow(i);title('灰度图');
• pause;
• %取阈值
• [T,SM]=graythresh(i);
• bw=im2bw(i,T);
• imshow(bw);title('二值');
• pause;
• % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基于距离变换的分水岭分割%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
• gc = ~bw;
• % imshow(gc);
• % pause;
• D = bwdist(gc);
• % figure,contour(-D,40);
• imshow(-D,[]);title('距离变换图');
• pause;
• rm = imregionalmin(-D);%查看局部极小值区域
• imshow(rm);title('查看局部极小值区域');
• pause;
• im = imextendedmin(-D,2);%扩展最小值
• % figure,contour(im,40);
• fim=i;
• fim(im) = -255;
• imshow(fim);title('合并后的局部极小值');%查看合并后的局部极小值
• pause;
• Lim = watershed(bwdist(im));
• imshow(Lim,[]);title('基于距离变换的流域分割');
• pause;
• em = Lim == 0;
• res=em|im;
• imshow(res);%查看掩膜图像
• title('掩膜图像');
• pause;
• g2 = imimposemin(i, im | em);
• imshow(g2);
• title('强制最小');
• pause;
• L2 = watershed(g2);
• f2 = img;
• f2(L2 == 0) = 255;
• imshow(f2);
• title('基于控制标记符的分水岭分割');
  . Z3 X- k; M: R- }3 E

5 J) J- g% M* j* t/ m0 m
( |5 a8 I7 J/ _7 @" ?& U
三、运行结果
+ T; u. H" x( S

8 d, x4 R! K$ A! h0 |

regngfpcb

基于matlab图像处理教程系列之图像分割（二）

twel2e

看一下      
8 C) b5 r; p/ a6 I2 r& u4 \# `

ldezgr

今天晴天，很棒棒哦，加油哦