Step 1: Read in the Color Image and

Step 1: Read in the Color Image and Convert it to Gray scale
Step 2: Use the Gradient Magnitude as the Segmentation Function
Use the Sobel edge masks, imfilter, and some simple arithmetic to compute the gradient magnitude. The gradient is high at the borders of the objects and low (mostly) inside the objects.
Can you segment the image by using the watershed transform directly on the gradient magnitude?
No. Without additional preprocessing such as the marker computations below, using the watershed transform directly often results in "oversegmentation.
Step 3: Mark the Foreground Objects
A variety of procedures could be applied here to find the foreground markers, which must be connected blobs of pixels inside each of the foreground objects. In this example you'll use morphological techniques called "opening-by-reconstruction" and "closing-by-reconstruction" to "clean" up the image. These operations will create flat maxima inside each object that can be located using imregionalmax.

Opening is an erosion followed by a dilation, while opening-by-reconstruction is an erosion followed by a morphological reconstruction. Let's compare the two. First, compute the opening using imopen.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนที่ 1: อ่านในภาพสี และแปลงเป็นโทนสีเทาขั้นตอนที่ 2: ใช้ขนาดไล่ระดับเป็นฟังก์ชันการแบ่งเซ็กเมนต์ใช้หน้ากากขอบ Sobel, imfilter และเลขคณิตง่ายบางจะคำนวณไล่ระดับขนาด ไล่ระดับสีได้สูงที่เส้นขอบของวัตถุและต่ำ (ส่วนใหญ่) ภายในวัตถุส่วนงานภาพ โดยใช้การแปลงป่าโดยตรงบนขนาดไล่ระดับ555 โดยไม่เติมประมวลผลเบื้องต้นเช่นการประมวลผลเครื่องหมายด้านล่าง ใช้การแปลงป่าโดยตรงมักจะส่งผลให้ "oversegmentationขั้นตอนที่ 3: ทำเครื่องหมายวัตถุเบื้องหน้าหลากหลายขั้นตอนอาจจะใช้ที่นี่เพื่อค้นหาเครื่องหมายเบื้องหน้า ซึ่งต้องเชื่อมต่อ blobs ของพิกเซลของวัตถุเบื้องหน้า ในตัวอย่างนี้คุณจะใช้ เทคนิคสัณฐานเรียกว่า "เปิดโดยการฟื้นฟู" และ "ปิดโดยฟื้นฟู" เพื่อ "ล้าง" ภาพ ดำเนินการเหล่านี้จะสร้างแมกแบนภายในแต่ละวัตถุที่สามารถใช้ imregionalmax อยู่เปิดเป็นการพังทลายตาม ด้วยขยาย ในขณะที่เปิดโดยฟื้นฟู การพังทลายตาม ด้วยการบูรณะสัณฐาน ลองเปรียบเทียบทั้งสอง ครั้งแรก คำนวณการเปิดใช้ imopen

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนที่ 1: อ่านในสีรูปภาพและแปลงเป็นระดับสีเทา
ขั้นตอนที่ 2: ใช้ความรุนแรงไล่โทนสีเป็นฟังก์ชั่นแบ่งกลุ่ม
ใช้มาสก์โชเบลขอบ imfilter และบางคณิตศาสตร์ที่เรียบง่ายในการคำนวณขนาดการไล่ระดับสี ลาดสูงที่ขอบของวัตถุและต่ำ (ส่วนใหญ่) ภายในวัตถุ.
คุณสามารถแบ่งกลุ่มภาพโดยใช้สันปันน้ำแปลงโดยตรงกับขนาดการไล่ระดับสี?
เลขที่ . โดยไม่ต้อง preprocessing เพิ่มเติมเช่นเครื่องหมายการคำนวณด้านล่างโดยใช้สันปันน้ำเปลี่ยนโดยตรงมักจะส่งผล "oversegmentation
ขั้นที่ 3: มาร์คเบื้องหน้าวัตถุ
ความหลากหลายของวิธีสามารถนำไปใช้ที่นี่เพื่อหาเครื่องหมายเบื้องหน้าซึ่งจะต้องเชื่อมต่อ blobs พิกเซลภายใน แต่ละวัตถุเบื้องหน้า. ในตัวอย่างนี้คุณจะใช้เทคนิคทางสัณฐานวิทยาที่เรียกว่า "การเปิดตัวโดยการฟื้นฟู" และ "ปิดโดยการฟื้นฟู" ที่ "สะอาด" ถึงภาพ. ดำเนินการเหล่านี้จะสร้าง Maxima แบนภายในแต่ละวัตถุที่สามารถ จะอยู่ใช้ imregionalmax. เปิดเป็นพังทลายตามมาด้วยการขยายในขณะที่เปิดโดยการฟื้นฟูเป็นพังทลายตามมาด้วยการฟื้นฟูทางสัณฐานวิทยา. ขอเปรียบเทียบทั้งสอง. ครั้งแรกคำนวณการเปิดใช้ imopen

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนที่ 1 : อ่านภาพสีและแปลงเป็นระดับสีเทาขั้นตอนที่ 2 : ใช้ขนาดเป็นฟังก์ชันการไล่ระดับใช้ลิงค์ขอบหน้ากาก imfilter และบางอย่างง่ายคณิตศาสตร์คำนวณสีไล่ระดับมิติ การไล่ระดับสีสูงที่เส้นขอบของวัตถุ และต่ำ ( ส่วนใหญ่ ) ภายในวัตถุคุณสามารถแบ่งส่วนภาพโดยการใช้สันปันน้ำแปลงโดยตรงบนลาดขนาด ?ไม่ ไม่มีการเตรียมเพิ่มเติมเช่นเครื่องหมายการคำนวณด้านล่างโดยใช้สันปันน้ำแปลงโดยตรงมักจะผลใน " oversegmentation .ขั้นตอนที่ 3 : มาร์คเบื้องหน้าวัตถุความหลากหลายของวิธีการที่จะไปที่นี่เพื่อหาฉากหน้าเครื่องหมายซึ่งจะต้องเชื่อมต่อ blobs ของพิกเซลภายในแต่ละพื้นวัตถุ ในตัวอย่างนี้จะใช้เทคนิคลักษณะที่เรียกว่า " เปิดโดยการฟื้นฟู " และ " ปิด " สะอาด " โดยการ " ขึ้นรูป การดำเนินการเหล่านี้จะสร้างแฟลต แม็กซิม่าภายในแต่ละวัตถุที่สามารถอยู่ได้โดยใช้ imregionalmax .เปิดเป็นกัดเซาะตามด้วยการขยายในขณะที่เปิดโดยการฟื้นฟูเป็นกัดเซาะตามด้วยการบูรณะสัณฐานวิทยา . ลองเปรียบเทียบ แรกคำนวณการใช้ imopen .