分水岭是指将不同水系的排水区域分开的山脊。集水区是指排入河流或水库的地理区域。
那么集水区和集水区与分析生物组织、研究星系或研究新的半导体技术有什么关系呢？它们之间有什么联系图像处理?
这种联系是通过计算机对数字图像中的物体进行分析来实现的。这些物体可以是任何东西：血细胞、恒星、打印页面上的墨粉斑点、DNA微阵列元件，甚至量子半导体点，如图所示。
计算机对图像对象的分析首先要找到它们，然后决定哪些像素属于每个对象。这被称为图像分割，即将对象与背景以及彼此分离的过程。R.冈萨雷斯和R.伍兹在他们广泛使用的教科书中写作(数字图像处理)“非平凡图像的分割是图像处理中最困难的任务之一。分割精度决定了计算机分析程序的成败。”
图像处理工具箱的最新版本（第3版）包括用于计算和应用分水岭变换的新功能，分水岭变换是解决图像分割问题的强大工具。
理解分水岭变换需要将图像视为曲面。例如，考虑下面的图像：
多维图像处理 |
示例1：分割二值图像
考虑在这个二值图像中分离两个触摸物体的任务。我们如何修改这个图像，使它的流域是两个圆形物体？
为此，我们将使用图像处理工具箱中的另一个新工具：bwdist，它计算距离变换. 二值图像的距离变换是从每个像素到最近的非零值像素的距离，如本例所示。
二值图像的距离变换，使用bwdist（BW），看起来像图像A（左）。
此图像不是很有用，因为整个图像上只有一个集水区。相反，请尝试计算图像补码的距离变换：
D=bwdist（~BW）；%B图像（上图）
这张图像更近，但我们需要抵消距离变换，将两个明亮区域变成集水区。
D=-bwdist（~BW）；%C图像（上图）
现在每个对象都有一个流域，所以我们称之为流域函数。L=
流域（D）；
L被称为标签矩阵，它包含对应于每个流域位置的正整数。我们可以使用L，位于分水岭线沿线，用于分离原始图像中的对象。
BW（L==0）=0；imshow（BW）%分割图像D（上图）
示例2：分割量子点
量子点图像需要更多的工作才能适合分水岭分割。首先，我们将图像转换为灰度，并使用带有圆盘状结构元素的形态学top-hat算子（许多新的灰度形态学工具之一）来平滑不均匀照明。
I=rgb2gray（RGB）；I2=imtophat（I，strel（'disk'，10））；
其次，我们使用一个新函数，名为灰谷确定将图像转换为二进制图像的良好阈值。
级别=灰度阈值（I2）；BW=im2bw（I2，级别）；
最后，我们计算补充二值图像的距离变换，修改它使背景成为其自己的流域，并计算流域变换label2rgb用于使用不同颜色显示分段对象。
D=-bwdist（~BW）；D（~BW）=-Inf；L=流域（D）；imshow（label2rgb（L，'jet'，'w'））
示例3：分割钢晶粒
最后一个例子是钢铁颗粒的显微镜图像，它看起来像是一个自然的分水岭分割，因为光线区域已经被暗线很好地分开了。
我们可以简单地计算补充图像的分水岭。
L=流域（I）；
不幸的是，这不太管用，正如您在下面看到的：
结果,，过度分段，是分水岭分割中的一个著名现象。过度分割的发生是因为每个区域最小值（即使很小也不重要）都形成了自己的集水区。一种解决方案是修改图像以去除太浅的极小值。这正是问题所在h-极小值转化(伊姆明)是的。
I2=imcomplete（I）；I3=imhmin（I2,20）；%20是抑制浅层最小值的高度阈值L=流域（I3）；
这是大大改进的结果。
您已经阅读了使用分水岭变换分割图像的几种方法。另一种称为标记控制分水岭分割的技术在图像处理工具箱页. 要了解有关如何在自己的工作中使用分水岭变换的更多信息，请查看以获取进一步阅读。
图像处理工具箱3的新增功能
63个新的工具箱功能大大扩展了其在以下主要领域的功能：
- 灰度形态学
- 空间变换
- 图像配准
- 图像去模糊
- DICOM导入
- 多维图像处理
- 整数图像算法与滤波
- 便于在易于使用的图形环境中进行仪器控制的工具
- 用于确定计算机可用硬件的函数
- 在一个MATLAB会话中与多个仪器通信
有关新版本的更多信息，请参阅图像处理工具箱页.
