matlab实现的区域增长和分水岭算法，以及基于sobel算子，prewitt算子，canny算子，log算子的边缘检测算法。

采用分水岭算法对米粒进行识别，对每一步都有解释，2017a运行；

基于labview分水岭算法.vi

matlab分水岭算法的图像分割

为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记,利用标记对梯度图像进行修改,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割。试验结果表明,改进后的算法克服了标记提取需要先验知识、分割过程繁琐等问题,使参数选取更加合理,分割结果更加准确。

这是分水岭算法的纯C实现，针对8位灰度图做处理。结果和Matlab自带分水岭算法效果类似。

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。我们先来看Skeletonize（）函数。格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输入和输出都是一幅二值图像。例1：  生成一幅测试图像，上面有三个目标对象，分别进行骨架提取，结果如下：例2：利用系统自带的马图片进行骨架提取 medial_axis就是中

matlab基于分水岭算法处理图像分割的源程序，其中有不同的方法，是我收集过来效果比较好的，有利于大家的学习交流

matlab编写的分水岭算法实验代码，用于图像分割处理，针对连接在一起的物体图像，进行分割效果较好

图像分割分水岭算法第一版，详见我的相关博文