基于Matlab的图像分割与目标计数——结合形态学和分水岭算法的方法

简介：
本文提出了一种基于MATLAB平台的图像处理技术，通过融合形态学操作与分水岭变换进行高效准确的图像分割及目标识别计数。 基于形态学处理和分水岭变换实现图像中的前景目标分割及计数功能，以黄豆图像为例。步骤如下： 一、读取图像并将其转换为灰度图。 二、使用OTSU自适应阈值算法对灰度图进行二值化处理，并执行反色运算。 三、对得到的二值图像实施形态学操作：先腐蚀后开运算，以去除噪声和小连接区域。 四、接下来应用距离变换并做一次分水岭分割。这一步骤旨在为后续细化目标提供基础框架。 五、通过调整参数使imextendedmin函数仅产生位于要分离的目标中心的小点，并使用imshowpair将这些标记叠加在原始图像上，随后进行第二次的精确分水岭变换操作以确保每个对象都被独立地划分出来。 六、最后采用连通区域标记技术来统计目标数量，并为每一个识别出的对象标注其几何属性（如：质心位置和最大外接矩形）。