Matlab实现图像分割及目标计数 - 形态学处理+分水岭变换方法

本资源提供了一个完整的基于Matlab的图像处理示例，专注于通过形态学操作和分水岭变换技术来实现图像中的目标分割及自动计数。特别适用于那些需要精确识别和量化特定对象（如黄豆）的应用场景。以下是详细步骤概览：

步骤说明：

1. 图像预处理：
   • 读取彩色图像并转换为灰度图，确保后续处理的有效性。
2. 二值化处理：
   • 应用OTSU自适应阈值算法，自动找到最佳阈值，实现从灰度到二值的转换。随后执行反运算，以优化目标与背景的对比度。
3. 形态学操作：
   • 进行腐蚀和开运算，去除小的噪声点，同时保持或增强图像中的主要结构特征，特别是在目标轮廓上的连续性。
4. 距离变换与初步分水岭：
   • 使用距离变换为每个目标创建距离场，接着应用分水岭算法进行初步的目标分离，帮助区分紧密相连的对象。
5. 细化与最终分水岭：
   • 引入imextendedmin函数局部细化，确保每个分割区域的核心点准确。通过叠加蒙版于原图上，直观查看效果，并进行第二次分水岭改进分割质量。
6. 目标计数与标注：
   • 利用连通域分析，标记出每一个独立的目标，并统计总数。每个目标的中心位置被标记，同时计算并展示其最大外接矩形，以进一步验证分割结果的准确性。

技术价值：

此案例不仅展示了如何高效地运用Matlab进行图像处理，还深化了对形态学工具和分水岭算法的理解，是机器视觉、农业自动化等领域研究和应用开发的重要参考资料。

请注意，运行此代码前需确保你的Matlab环境已配置好相关图像处理工具箱，并准备好用于测试的图像数据。

开始探索图像处理的深度与广度，通过这段代码，你将能掌握复杂图像下的目标分割与计数技术。

下载链接

Matlab实现图像分割及目标计数-形态学处理分水岭变换方法