边缘检测和区域生长图像分割算法

资 源 简 介

边缘检测和区域生长图像分割算法

详 情 说 明

边缘检测和区域生长是图像分割中常用的两种算法，分别适用于不同场景。边缘检测主要用于识别图像中物体的轮廓，而区域生长则通过像素相似性逐步扩展区域，实现目标提取。

### 边缘检测算法 边缘检测的核心思想是检测图像中像素灰度值的突变，通常利用梯度算子（如Sobel、Prewitt、Canny）计算像素的变化率。Canny边缘检测因其良好的抗噪性和精度而被广泛应用，其步骤包括：高斯滤波平滑图像、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制抑制假边缘，以及双阈值检测确定有效边缘。

### 区域生长算法 区域生长是一种基于相似性准则的分割方法，从种子点出发，逐步合并邻近像素，形成连续区域。其关键步骤包括： 种子选择：手动或自动选取初始像素点。 生长准则：通常基于灰度、纹理或颜色相似性判断是否合并相邻像素。 终止条件：当无新像素符合合并条件时停止生长。

### MATLAB实现要点 在MATLAB中，边缘检测可直接调用`edge`函数，支持多种算子（如`'Sobel'`、`'Canny'`）。区域生长需自定义实现，通过循环和邻域比较逐步扩展区域，可结合`imregionalmax`或`graythresh`辅助种子选择。

两种算法可结合使用，例如先用边缘检测定位目标轮廓，再通过区域生长填充内部区域，提升分割精度。