分⽔岭算法matlab的三种实现⽅法.本⽂转⾃：
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),
用subplot函数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;
figuresubplot(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
figuresubplot(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);

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