基于matlab图像处理教程系列之图像分割（二）

dapmood

$ w7 c8 Z' N/ s% \9 z一、简介
" d) ^: g6 v' v8 V1 z) B1.使用距离变换的分水岭分割
" z- R; g( r1 Z1 D0 _
（1）距离变换
$ h' V4 E" s9 N* i+ u9 d; O
7 ]* W( r) L- @1 B; MD = bwdist(BW);
$ G& R: L( R: B* c8 f
# y2 \4 `" l' ?9 C! o$ [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。

& o+ W, L6 U, y- y7 p, H. H（2）测地距离变换

D = bwdistgeodesic(BW,mask);
2 y0 U- ]9 \( k4 u8 s
2.使用梯度的分水岭分割

( n5 U  l1 J$ f* B+ k获取梯度图像：

& {5 q( m: V$ Q, R2 {5 W; @h = fspecial(‘sobel’);
0 K2 o' t+ [3 B% u# a9 }
) @( y4 R/ v* o2 W3 `5 b$ sfd = tofloat(f);

g = sqrt(imfilter(fd, h, ‘replicate’) .^ 2 + …
2 S, r$ @% S: E# {
imfilter(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。
3 C( i. q6 |6 J) p
! j; {- A: d8 W3 x3.控制标记符的分水岭分割

/ k% t5 ~) q8 q（1）计算局部极小值区域
8 r  {. j0 V4 [( X8 S' \& ^
7 ]8 N. w: \1 @3 [: _2 o3 prm = imregionalmin(f);
. d1 i/ C, e% O0 e# X- e
$ |( A* S5 I3 C1 Z0 L. ?  x) E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。
$ N0 K2 o2 E5 u) Q
（2）扩展极小值

im = imextendedmin(f,h);
$ I, o+ j; x8 L% c0 l
( j0 h/ E% \7 Q; D, Y: j+ S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。

（3）强制最小

9 w5 i4 m* B( f4 J& m# Cmp = imimposemin(f, mask);

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。


" g' j/ S8 D' ~二、源代码

' N, V9 t0 m/ u+ C5 ?) L

• %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');
  / F% ]6 l3 t* K# t! A! \8 B

三、运行结果

regngfpcb

基于matlab图像处理教程系列之图像分割（二）

twel2e

看一下      

ldezgr

今天晴天，很棒棒哦，加油哦