MATLAB自适应图像分割系统：基于区域增长算法的智能图像处理工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现自适应图像分割系统，采用区域增长算法根据像素相似性进行分割。支持手动/自动种子点选择，提供区域合并与分裂后处理功能，集成可视化模块实时展示分割过程，兼容多种图像格式。适用于医学影像、遥感图像等领域的精确分割需求。

详 情 说 明

基于区域增长算法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于区域增长算法的自适应图像分割系统，能够根据像素相似性对图像进行智能分区。系统支持多种种子点选择方式，提供完整的后处理功能，并具备实时可视化能力，适用于图像分析、计算机视觉等领域的研究与应用。

功能特性

• 核心算法：基于像素相似性的区域增长分割算法
• 种子点选择：支持手动交互指定和自动检测两种种子点选择策略
• 后处理功能：提供区域合并与分裂的形态学后处理操作
• 实时可视化：可动态显示区域增长过程，生成分割过程动画
• 多格式输出：支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式的结果导出
• 统计分析：输出各分割区域的面积、中心位置、平均灰度值等统计信息

使用方法

1. 输入准备：选择待分割的RGB彩色图像或灰度图像
2. 参数设置：

- 选择种子点（手动点击或自动检测） - 设置生长阈值（0-255范围内的相似性容差） - 指定最小区域尺寸（像素数量阈值）

1. 执行分割：启动区域增长算法，实时观察分割过程
2. 结果导出：保存分割结果图像、区域边界图及统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大尺寸图像）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像数据读取与预处理、图形用户界面的初始化与交互控制、区域增长算法的完整实现流程、分割结果的可视化展示模块，以及多种格式输出文件的生成功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块的协同工作，确保从参数输入到结果输出的完整处理链路顺畅执行。