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基于MATLAB的距离变换分水岭分割系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现粘连物体的自动分割。通过距离变换提取物体骨架，结合分水岭算法有效分离粘连区域，适用于细胞计数、颗粒分析等图像处理场景。
详 情 说 明
基于距离变换的粘连物体分水岭分割系统
项目介绍
本项目实现了一种基于距离变换与分水岭算法的粘连物体自动分割系统。该系统能够有效处理二值图像中物体相互粘连、难以分离的问题，通过距离变换提取物体内部的骨架结构，利用分水岭算法进行区域划分，并结合形态学后处理优化分割边界，最终获得准确的分割结果。该系统适用于生物细胞、工业零件等多种场景的粘连物体分割任务。
功能特性
- 自动分割：对输入的二值图像实现全自动的粘连物体分割
- 距离变换支持：支持多种距离变换类型（如欧氏距离、城市街区距离等）
- 分水岭算法：基于距离变换结果进行分水岭分割，有效分离粘连区域
- 后处理优化：采用形态学操作优化分割边界，提高分割精度
- 结果可视化：提供分割边界叠加在原图上的直观显示
- 统计分析：输出分割区域的统计信息，包括物体数量、面积、质心位置等
使用方法
基本使用
% 读取二值图像 binaryImage = imread('input_binary.png');% 调用主函数进行分割 [labelImage, stats, visualization] = main(binaryImage);
高级参数设置
% 设置自定义参数 options.distanceType = 'euclidean'; % 距离变换类型 options.markers = []; % 自定义标记图像 options.postProcess = true; % 启用后处理% 使用参数进行分割 [labelImage, stats, visualization] = main(binaryImage, options);
输出结果
- labelImage：标签图像，每个独立物体区域具有唯一整数标签
- stats：分割统计信息结构体，包含物体数量、面积、质心等数据
- visualization：分割边界叠加在原图上的可视化图像
系统要求
- MATLAB R2018b 或更高版本
- Image Processing Toolbox
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
文件说明
主程序文件实现了系统的核心分割流程，主要包括图像预处理、距离变换计算、分水岭分割执行、形态学后处理优化、结果统计分析以及可视化输出生成等功能。该文件整合了完整的处理链路，提供参数配置接口，并确保分割过程的稳定性和准确性。
