沈阳理工大学数字图像处理课程设计PAGE\*MERGEFORMATI摘要在图像处理中，图像分割是一项非常关键的技术，在图像工程中占有重要的地位。随着科学技术的发展，它在众多领域中有着广泛的应用。如医学、地质、环保、气象。常见的分割算法包括阔值分割算法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具分割法。采用了标记分水岭算法对图像进行分割，先对图像进行灰度图像的转化，在进行梯度分割，构造出区域连接图和最小生成树，然后对他们整合。针对分水岭算法对梯度图像强度的变化分水岭算法对梯度图像强度的变化非常敏感，分水岭算法得到分割结果的时候往往会存在过分分割现象本文通过分别对前景对象和背景对象进行标记，来获得更加完善的效果。关键词：标记分水岭；梯度图像；MatlabPAGE\*MERGEFORMATII目录TOC\o"1-3"\h\uHYPERLINK\l_Toc18391绪论PAGEREF_Toc18391HYPERLINK\l_Toc238821.1研究目的及意义PAGEREF_Toc238821HYPERLINK\l_Toc216991.2国内外现状PAGEREF_Toc216991HYPERLINK\l_Toc211661.3本文研究内容PAGEREF_Toc211662HYPERLINK\l_Toc304252图像分割算法综述PAGEREF_Toc304252HYPERLINK\l_Toc40302.1图像分割的概述PAGEREF_Toc40302HYPERLINK\l_Toc223502.2图像分割方法介绍PAGEREF_Toc223503HYPERLINK\l_Toc88512.2.1阈值的分割方法PAGEREF_Toc88513HYPERLINK\l_Toc43112.2.2基于区域分割方法PAGEREF_Toc43113HYPERLINK\l_Toc297002.2.3基于边缘的图像分割PAGEREF_Toc297005HYPERLINK\l_Toc97262.2.4基于聚类分析的图像分割方法PAGEREF_Toc97266HYPERLINK\l_Toc33913分水岭图像分割算法PAGEREF_Toc33917HYPERLINK\l_Toc288943.1分水岭算法原理PAGEREF_Toc288947HYPERLINK\l_Toc18053.2分水岭算法特征PAGEREF_Toc18058HYPERLINK\l_Toc66053.3梯度图像获取PAGEREF_Toc66058HYPERLINK\l_Toc226113.3.1图像梯度的实现PAGEREF_Toc226118HYPERLINK\l_Toc52153.3.2梯度图像处理方法PAGEREF_Toc52159HYPERLINK\l_Toc96193.4标记对象PAGEREF_Toc961910HYPERLINK\l_Toc239024分水岭算法实现PAGEREF_Toc2390211HYPERLINK\l_Toc3764.1分水岭算法实现流程PAGEREF_Toc37611HYPERLINK\l_Toc188624.2程序代码PAGEREF_Toc1886212HYPERLINK\l_Toc201415仿真结果及分析PAGEREF_Toc2014116HYPERLINK\l_Toc30013结论PAGEREF_Toc3001329HYPERLINK\l_Toc13718参考文献PAGEREF_Toc1371830PAGE\*MERGEFORMAT301绪论1.1研究目的及意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程，其中的独特性区域可以是图像的颜色、灰度、纹理、轮廓等，而目标可以对应某一块所需要处理单位区域，也可是对应的多个处理区域。近年来，随着各科学新理论和新方法的提出，人们也提出了一些特定理论、方法和工具相结合的分割记住，其中基于形态学得分割算法是目前使用较为广泛的算法之一。数字图像分割在数学图像的处理和计算机视觉领域中是一个备受关的研究分支在目标分割和提取的过程中可以运用大量的数字处理方法，结合它在计算机上所产生的视觉，模式识别等领域中的运用，吸引了一大群研究者的关注