利用区域生长和边缘检测进行图像分割

资 源 简 介

利用区域生长和边缘检测进行图像分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉和医学影像分析中的关键技术，旨在将图像划分为有意义的区域以便进一步分析。区域生长和边缘检测是两种经典的图像分割方法，结合使用可以互补优势，提高分割精度。

区域生长算法基于相似性准则，从种子点出发逐步合并相邻像素。该方法适用于具有均匀纹理或灰度特征的区域，如医学图像中的器官或病变部位。其关键步骤包括选择初始种子、定义生长准则（如灰度差阈值）和确定终止条件。

边缘检测则通过识别图像中灰度、颜色或纹理的突变位置来确定区域边界。常用的算子包括Sobel、Prewitt和Canny等，能够有效捕捉轮廓信息。但在复杂场景中，单独使用边缘检测可能导致断裂或不闭合的边界。

将两种方法结合的策略通常为：先用区域生长获得主体区域，再通过边缘检测优化边界细节。例如在医学图像分割中，区域生长可快速定位目标器官，而边缘检测能修正因噪声导致的生长泄漏问题。这种方法在保持区域一致性的同时，显著提升了边界定位的准确性。

在MATLAB实现时，需注意种子点自动选择、动态阈值调整等细节，并合理处理两种算法的结果融合。该混合方法尤其适用于CT/MRI等模态的医学图像分析，对肿瘤分割、器官三维重建等应用具有实用价值。