基于区域生长算法的图像分割

资 源 简 介

基于区域生长算法的图像分割

详 情 说 明

区域生长算法是一种经典的图像分割方法，它通过从种子点开始逐步合并相似像素来实现目标区域的提取。该算法尤其适合处理具有均匀纹理或颜色一致性的图像区域。

### 算法核心思路 种子点选择：算法需要人工或自动选择一个或多个起始像素点作为生长起点。种子点的位置直接影响分割结果，通常选取目标区域的典型像素。 生长规则定义：设定像素相似性准则（如灰度差、颜色距离等），当邻域像素与当前区域的特征差异小于阈值时，将其纳入生长区域。 邻域扩展：基于连通性（如4邻域或8邻域）向外迭代检查相邻像素，直到没有符合条件的新像素加入。

### MATLAB实现关键点 种子初始化：通过交互式选点或自动检测确定种子坐标。 动态阈值控制：可根据区域平均灰度动态调整生长容忍度，适应局部变化。 终止条件：当待检测队列为空或达到预设区域大小时停止生长。

### 优势与局限 优点：对噪声有一定鲁棒性，能保留目标边界细节。 挑战：依赖初始种子点位置，复杂场景易出现过分割或欠分割。

扩展方向：结合边缘检测或改进生长规则（如多特征融合）可提升算法适应性。