分水岭算法matlab
⑴ imreconstruct 这个matlab的函数有人懂的吗
imreconstruct（）函数的功能是对图形形态修饰。
imreconstruct（）书写主要格式为
IM = imreconstruct(MARKER,MASK)
MARKER——标记，标记和掩码可以是两个灰度图像或两个二进制图像具有相同的大小。标记必须是相同的大小。
MASK——面膜，作为面膜，其元素必须小于或等于面具的相应元素。
应用实例代码：
I = imread('snowflakes.png'); 读写图形文件，snowflakes.png
mask = adapthisteq(I); 对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）
se = strel('disk',5); 形态学结构元素
marker = imerode(mask,se); 图像灰度化
obr = imreconstruct(marker,mask);
figure, imshow(mask,[]), 修饰前的图形（图1）
figure, imshow(obr,[]) 修饰后的图形（图2）
作者写的非常详细。
% 数字图像处理程序作业
% 本程序能将JPG格式的彩色图像文件灰度化并进行直方图均衡
%
% 输入文件：PicSample.jpg 待处理图像
% 输出文件：PicSampleGray.bmp 灰度化后图像
% PicEqual.bmp 均衡化后图像
%
% 输出图形窗口说明
% figure NO 1 待处理彩色图像
% figure NO 2 灰度化后图像
% figure NO 3 直方图
% figure NO 4 均衡化后直方图
% figure NO 5 灰度变化曲线
% figure NO 6 均衡化后图像
% 1， 处理的图片名字要为 PicSample.jpg
% 2， 程序每次运行时会先清空workspace
% 作者;archiless lorder
clear all
%一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化
PS=imread('PicSample.jpg'); %读入JPG彩色图像文件
imshow(PS) %显示出来 figure NO 1
title('输入的彩色JPG图像')
imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存
PS=rgb2gray(PS); %灰度化后的数据存入数组
figure,imshow(PS) %显示灰度化后的图像，也是均衡化前的样品 figure NO 2
title('灰度化后的图像')
%二，绘制直方图
[m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置
end
figure,bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 figure NO 3
title('原图像直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
%三，直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
for i=1:256
for j=1:i
S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk
end
end
S2=round(S1*256); %将Sk归到相近级的灰度
for i=1:256
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); %计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure,bar(0:255,GPeq,'b') %显示均衡化后的直方图 figure NO 4
title('均衡化后的直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
figure,plot(0:255,S2,'r') %显示灰度变化曲线 figure NO 5
legend('灰度变化曲线')
xlabel('原图像灰度级')
ylabel('均衡化后灰度级')
%四，图像均衡化
PA=PS;
for i=0:255
PA(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
end
figure,imshow(PA) %显示均衡化后的图像 figure NO 6
title('均衡化后图像')
imwrite(PA,'PicEqual.bmp');
⑶ 求！！用分水岭算法图像分割的matlab仿真的程序
能否也给我发一份分水岭源代码，最近我也在找这方面的程序，自己写不出来。不胜感激[email protected]
⑷ 求经典MATLAB分水岭算法源代码
%%都不知道你是啥样的分割 什么图片
clear, close all;
clc;
PathName='d:\';%t为自填内容,下面p类似
FileName=[PathName 'test.jpg'];
Image=imread(FileName);
subplot(2,2,1);subimage(Image);title('原图');;pixval on;
B=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];%方形结构元
E8=[-1,0;-1,1;0,1;1,1;1,0;1,-1;0,-1;-1,-1]; % 8－连通结构元坐标
maskLenth=length(E8); % 结构元点的个数
[X,Y]=size(Image);
%原始图像image 赋值给A1
n=1;
A(:,:,n)=Image;
M=zeros(X,Y);
Mark_Image=zeros(X,Y);
%产生距离图
while sum(sum(A(:,:,n)))~=0
A(:,:,n+1)= imerode(A(:,:,n),B);
U(:,:,n)= (A(:,:,n)-A(:,:,n+1))*n;
M=M+U(:,:,n);
n=n+1;
end
n=n-1;
subplot(2,2,2);imagesc(M,[0,n]);title('距离图');
% 搜寻局部最大值，将其放入Deal_Image
Deal_Image=zeros(X,Y);
while n>0
for high=1:X
for width=1:Y
%********************************************************************
Mark_Bool=0;
if M(high,width)==n
%______________________________________________________________
for dot=1:maskLenth
i=E8(dot,1); j=E8(dot,2);
if high+i>=1 & width+j>=1 & high+i<=X & width+j<=Y & M(high+i,width+j)>M(high,width);
Mark_Bool=1;break;
end % if_end
end % for dot_end
%______________________________________________________________
if Mark_Bool==0;
Deal_Image(high,width)=M(high,width);
end %if end
%______________________________________________________________
end %if end
%********************************************************************
end %for-end
end %for-end
n=n-1;
end % while n=0 end
Deal_Image =[Deal_Image>=1]
subplot(2,2,3);subimage(Deal_Image);title('输出图像');
Mark_Number=1;
while n>0
for high=1:X
for width=1:Y
Mark_Bool=0;
%********************************************************************
if M(high,width)==n
%______________________________________________________________
for dot=1:maskLenth
i=E8(dot,1); j=E8(dot,2);
if high+i>=1 & width+j>=1 & high+i<=X & width+j<=Y & Mark_Image(high+i,width+j)>0;
Mark_Image(high,width)=Mark_Image(high+i,width+j);
Mark_Bool=1;break;
end % if_end
end % for dot_end
%______________________________________________________________
if Mark_Bool==0;
Mark_Image(high,width)=Mark_Number;
Mark_Number=Mark_Number+1;
end %if end
%______________________________________________________________
pause;
subplot(2,2,2);imagesc(Mark_Image,[0,Mark_Number]);title('输出图像');
end %if end
%********************************************************************
end %for-end
end %for-end
n=n-1;
end % while n=0 end
subplot(2,2,3);imagesc(Mark_Image,[0,Mark_Number]);title('分割后的图像');
uicontrol('Style','edit','string',['分割出区域：',Num2str(Mark_Number-1),'个'],...
'Position', [400 0 150 18],'FontSize',12,'FontWeight','light');
⑸ 寻找分水岭，canny边缘检测的matlab程序~
以下是一段MATLAB程序，经运行没问题。有注释，有分水岭算法。
afm = imread('cameraman.tif');figure, imshow(afm);
se = strel('disk', 15);
Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换
Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换
figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值
figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值
Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像
figure, imshow(Ienhance);
Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像
Iemin = imextendedmin(Iec, 20); figure,imshow(Iemin) % 搜索Iec中的谷值
Iimpose = imimposemin(Iec, Iemin);
wat = watershed(Iimpose); % 分水岭分割
rgb = label2rgb(wat); figure, imshow(rgb); % 用不同的颜色表示分割出的不同区域
⑹ MATLAB 图像分割的 分水岭算法 的源代码，麻烦有的人发一份给我，谢谢
直方图均衡化也是非线性量化的一种吧，网上找到的，作者写的非常详细。
% 数字图像处理程序作业
% 本程序能将JPG格式的彩色图像文件灰度化并进行直方图均衡
%
% 输入文件：PicSample.jpg 待处理图像
% 输出文件：PicSampleGray.bmp 灰度化后图像
% PicEqual.bmp 均衡化后图像
%
% 输出图形窗口说明
% figure NO 1 待处理彩色图像
% figure NO 2 灰度化后图像
% figure NO 3 直方图
% figure NO 4 均衡化后直方图
% figure NO 5 灰度变化曲线
% figure NO 6 均衡化后图像
% 1， 处理的图片名字要为 PicSample.jpg
% 2， 程序每次运行时会先清空workspace
% 作者;archiless lorder
clear all
%一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化
PS=imread('PicSample.jpg'); %读入JPG彩色图像文件
imshow(PS) %显示出来 figure NO 1
title('输入的彩色JPG图像')
imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存
PS=rgb2gray(PS); %灰度化后的数据存入数组
figure,imshow(PS) %显示灰度化后的图像，也是均衡化前的样品 figure NO 2
title('灰度化后的图像')
%二，绘制直方图
[m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置
end
figure,bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 figure NO 3
title('原图像直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
%三，直方图均衡化
S1=zeros(1,256);
for i=1:256
for j=1:i
S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk
end
end
S2=round(S1*256); %将Sk归到相近级的灰度
for i=1:256
GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); %计算现有每个灰度级出现的概率
end
figure,bar(0:255,GPeq,'b') %显示均衡化后的直方图 figure NO 4
title('均衡化后的直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
figure,plot(0:255,S2,'r') %显示灰度变化曲线 figure NO 5
legend('灰度变化曲线')
xlabel('原图像灰度级')
ylabel('均衡化后灰度级')
%四，图像均衡化
PA=PS;
for i=0:255
PA(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素
end
figure,imshow(PA) %显示均衡化后的图像 figure NO 6
title('均衡化后图像')
imwrite(PA,'PicEqual.bmp');
⑺ 急求分水岭和水平集算法的MATLAB代码
...matlab已经自己实现了分水岭算法了，调用watershed（）函数就行，至于水平集就不太清楚了！！
⑻ 帮帮我 我不知道分水岭算法在图像分割中的应用…… 代码,还有别的帮帮我
clear,clc
%三种方法进行分水岭分割
%读入图像
filename='sar1.bmp';
f=imread(filename);
Info=imfinfo(filename);
if Info.BitDepth>8
f=rgb2gray(f);
end
figure,mesh(double(f));%显示图像，类似集水盆地
%方法1：一般分水岭分割，从结果可以看出存在过分割问题
b=im2bw(f,graythresh(f));%二值化,注意应保证集水盆地的值较低（为0），否则就要对b取反
d=bwdist(b); %求零值到最近非零值的距离，即集水盆地到分水岭的距离
l=watershed(-d); %matlab自带分水岭算法，l中的零值即为风水岭
w=l==0; %取出边缘
g=b&~w; %用w作为mask从二值图像中取值
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：使用梯度的两次分水岭分割，从结果可以看出还存在过分割问题（在方法1的基础上改进）
h=fspecial('sobel');%获得纵方向的sobel算子
fd=double(f);
g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').^2+imfilter(fd,h','replicate').^2);%使用sobel算子进行梯度运算
l=watershed(g);%分水岭运算
wr=l==0;
g2=imclose(imopen(g,ones(3,3)),ones(3,3));%进行开闭运算对图像进行平滑
l2=watershed(g2);%再次进行分水岭运算
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岭算法（在方法2的基础上改进）
h=fspecial('sobel');%获得纵方向的sobel算子
fd=double(f);
g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').^2+imfilter(fd,h','replicate').^2);%使用sobel算子进行梯度运算
l=watershed(g);%分水岭运算
wr=l==0;
rm=imregionalmin(g); %计算图像的区域最小值定位，该函数仅仅是用来观察为何分水岭算法产生这么多集水盆地
im=imextendedmin(f,2);%上面仅是产生最小值点，而该函数则是得到最小值附近的区域，此处的附近是相差2的区域
fim=f;
fim(im)=175; %将im在原图上标识出，用以观察
lim=watershed(bwdist(im));%再次分水岭计算
em=lim==0;
g2=imimposemin(g,im|em);%在梯度图上标出im和em，im是集水盆地的中心，em是分水岭
l2=watershed(g2); %第三次分水岭计算
f2=f;
f2(l2==0)=255; %从原图对分水岭进行观察
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);
⑼ MATLAB 分水岭分割算法
其实，这涉及到命令和算法，单一的命令往往不能解决所有的问题，要有前处理或后处理，才能达到目的。另外，也说明，某个命令应该升级或更新了。所以，watershed这个命令，单用达不到所期望的效果，只有加上预处理才行。
⑽ MATLAB的分水岭算法
楼上的到处都是这句话，无敌了你