%{

如果圖像中的目標物體是連在一起的，則分割起來會更困難，分水嶺算法經常用于處理這類問題，通常會取得比較好的效果。分水嶺分割算法把圖像看成一副“地形圖”，其中亮度比較強的地區像素值較大，而比較暗的地區像素比較小，通過尋找“匯水盆地”和“分水嶺界限”，對圖像進行分割。
步驟：
1.讀取圖像
2.求取圖像的邊界，在此基礎上可直接應用分水嶺分割算法，但效果不佳；
3.對圖像的前景和背景進行標記，其中每個對象內部的前景像素都是相連的，背景里面的每個像素值都不屬于任何目標物體；
4.計算分割函數，應用分水嶺分割算法的實現
注：直接用分水嶺分割算法效果并不好，如果在圖像中對前景和背景進行標注區別，再應用分水嶺算法會取得較好的分割效果。
例?步驟：
1.讀取圖像并求取圖像的邊界。
%}
rgb?=?imread（‘355.jpg‘）;%讀取原圖像
%?rgb?=?imread（‘Sitophilus_oryzae_0001.tif‘）;%讀取原圖像
I?=?rgb2gray（rgb）;%轉化為灰度圖像
figure;?subplot（121）%顯示灰度圖像
imshow（I）
text（732501‘Image?courtesy?of?Corel‘...
‘FontSize‘7‘HorizontalAlignment‘‘right‘）
hy?=?fspecial（‘sobel‘）;%sobel算子
hx?=?hy‘;
Iy?=?imfilter（double（I）?hy?‘replicate‘）;%濾波求y方向邊緣
Ix?=?imfilter（double（I）?hx?‘replicate‘）;%濾波求x方向邊緣
gradmag?=?sqrt（Ix.^2?+?Iy.^2）;%求摸
subplot（122）;?imsh