图像处理中的区域生长算法

资 源 简 介

图像处理中的区域生长算法

详 情 说 明

区域生长算法是一种经典的图像分割技术，其核心思想是通过选取合适的种子点，逐步将邻近像素纳入目标区域。该算法适用于具有连续灰度或颜色特征的区域提取，比如医学图像中的器官分割或工业检测中的缺陷识别。

算法流程分为三步： 种子选择 - 根据先验知识或自动检测确定生长起点（如CT图像中肿瘤区域的最高亮度点） 生长规则 - 定义像素相似性标准（如灰度差阈值/颜色空间距离），判断相邻像素是否合并 终止条件 - 当没有新像素符合合并条件时停止生长，常见限制包括区域面积上限或边缘梯度变化

技术要点： 四邻域/八邻域生长策略影响边界平滑度 全局阈值与自适应阈值对复杂光照的适应性差异 需要后处理消除过分割现象（如形态学操作）

该算法在简单场景中效率较高，但对噪声敏感，后续发展出结合边缘检测的改进版本。