基于matlab图像处理教程系列之图像分割（二）

dapmood

一、简介
1.使用距离变换的分水岭分割

（1）距离变换

3 h8 c% F# B1 fD = bwdist(BW);

6 m! |# }; x5 }( l2 I  t1 g& q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。

' J9 j0 p' r' b5 @" r0 N2 I) |（2）测地距离变换
* O; s+ w7 E: {0 f5 C% O/ m
D = bwdistgeodesic(BW,mask);

2.使用梯度的分水岭分割
/ a! f# i% Y+ k; L" y
' N( f. G7 C( \' y4 j/ i9 W9 w获取梯度图像：

' [/ k6 A: _, }/ t3 Qh = fspecial(‘sobel’);
6 S% V( E6 e" U
fd = tofloat(f);

6 ?, |2 v4 B% t2 wg = sqrt(imfilter(fd, h, ‘replicate’) .^ 2 + …

1 L! V. s0 P5 `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.控制标记符的分水岭分割
/ R4 z6 |# z6 N
8 D: {) d1 V, v6 |  l7 T( @! V( g5 Z8 ^（1）计算局部极小值区域
- o' V: R1 _& h3 Y' p- l8 _$ e
rm = imregionalmin(f);
9 i* k3 ?8 f4 J5 T/ f& H/ j- O9 w
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。

（2）扩展极小值
% {6 }! L( R# r  @- f% i6 n
im = imextendedmin(f,h);

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。
' }  s6 j! w5 C$ d
（3）强制最小

1 O; `4 N  k7 g1 k6 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。
# d+ L, d- ~1 R8 D5 f: f' P% s
4 \- _: U, X! g' _
& T4 T3 W& _! Z9 S' L3 U0 V4 B二、源代码
1 V+ H" d5 n  A

• %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');
  

9 }3 h' @3 s' d' ?

三、运行结果


+ z0 k0 j3 g1 s" \" E9 g

regngfpcb

基于matlab图像处理教程系列之图像分割（二）

twel2e

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今天晴天，很棒棒哦，加油哦