分水岭分割算法是一个经典的分割算法，其基本原理把图像看作是测地学上的拓扑地貌，图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆，而集水盆的边界则形成分水岭。分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明。在每一个局部极小值表面，刺穿一个小孔，然后把整个模型慢慢浸入水中，随着浸入的加深，每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展，在两个集水盆汇合处构筑大坝，即形成分水岭。
在此基础上，利用连通域标记法，就能够很轻松的实现求区域像素点个数等问题。具体matlab实现如下：
I= imread('HoleGF2.tif');
I=mat2gray(I);
I=im2uint8(I);
imshow(I);
%I=imadjust(I,[0 1],[1 0]);%敏感区域交换
h=fspecial('sobel'); %生成一个soble边缘滤波器
fd=double(I);%double使数据变成双精度
g=sqrt(imfilter(fd,h,'replicate').^2+imfilter(fd,h','replicate').^2);%使用sobel算子进行梯度运算
figure;
imshow(g);
g2=imclose(imopen(g,ones(3,3)),ones(3,3));%进行开闭运算对图像进行平滑
figure;
imshow(g2);
im=imextendedmin(g2,5); %该函数则是得到最小值附近的区域，此处的附近是相差的区域
Lim=watershed(bwdist(im)); %watershed分水岭算法 Lim的值等于0是分水岭脊像素
em=Lim==0;
g3=imimposemin(g2,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
imshow(g3);
g4=watershed(g3);
figure;
imshow(g4);
g5=I;
g5(g4==0)=255;
figure;
imshow(g5);
g5=I;
g5(g4==0)=255;
g5(g4~=0)=0;%设置分水岭部分为255的高亮部分，作为分割线
figure;
imshow(g5);
%g5=imadjust(g5,[0 1],[1 0]);%敏感区域交换
%img = maxLianTongYu(g5);
%imshow(img);
L = bwlabel(g5);% 对连通区域进行标记
stats = regionprops(L);
Ar = cat(1, stats.Area);
maxArea =max(Ar);%
ind = find(Ar ==max(Ar));%找到最大连通区域的标号
g5(find(L~=ind))=0;%将其他区域置为0
figure,imshow(g5);%显示最大联通区域
g5=imadjust(g5,[0 1],[1 0]);%敏感区域交换
L = bwlabel(g5);% 对连通区域进行标记
stats = regionprops(L);
Ar = cat(1, stats.Area);
maxArea =min(Ar);%目标区域的像素点个数
ind = find(Ar ==min(Ar));%找到最小连通区域的标号
g5(find(L~=ind))=0;%将其他区域置为0
figure,imshow(g5);%显示最小联通区域