基于MATLAB的区域增长图像分割算法实现与教学GUI

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了经典的区域增长图像分割算法，通过交互式GUI支持种子点选取与自动区域识别。适用于医学影像、遥感分析等场景，提供完整的教学示例与可视化工具，便于算法理解与实际应用。

详 情 说 明

基于区域增长的图像分割算法实现与教学示例

项目介绍

本项目实现经典的区域增长图像分割算法，通过选择种子点自动识别图像中的相似区域。算法能够有效分割灰度图像中的连续区域，特别适用于医学图像、遥感图像等具有明显区域特征的图像处理。项目包含完整的GUI界面，支持手动选择种子点、自动区域生长参数调整、分割结果可视化对比等功能，为图像处理新手提供直观的学习体验。

功能特性

• 智能区域分割：基于像素相似性的区域增长算法，自动识别图像中的连续区域
• 八邻域连通检测：采用八邻域连通性判断，确保区域生长的完整性
• 交互式种子点选择：支持手动点击选择种子点或自动生成种子点
• 参数灵活调整：可自定义相似性阈值、区域最小像素数等关键参数
• 多维度结果展示：提供分割结果可视化、边界轮廓标注、统计信息分析
• 教学友好设计：界面直观，操作简单，适合图像处理初学者学习使用

使用方法

1. 图像导入：支持通过文件对话框选择jpg、png、bmp等格式的灰度图像，或直接导入MATLAB工作空间中的图像矩阵
2. 参数设置：

- 种子点坐标：可通过鼠标点击图像选择或使用自动生成功能 - 相似性阈值：默认值为0.2，可根据图像特性调整 - 区域最小像素数：默认值为100，用于过滤过小的区域

1. 执行分割：点击运行按钮，算法将根据设置的参数进行区域增长分割
2. 结果查看：

- 查看分割后的二值图像及与原图的叠加效果 - 观察分割区域的边界轮廓标注 - 分析区域统计信息（数量、面积、平均灰度值等） - 导出分割区域的像素坐标和特征参数表格

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持Windows、macOS、Linux操作系统

文件说明

主程序文件实现了完整的图形用户界面，集成了图像加载与显示、交互式种子点选择、区域增长算法执行、分割结果可视化以及数据导出等核心功能。该文件通过直观的界面控件和实时反馈，为用户提供从图像导入到结果分析的一体化操作体验，确保算法流程的完整性和教学演示的有效性。