MATLAB智能图像分割：区域生长与合并算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，融合区域生长算法与智能合并策略，通过自适应阈值处理实现高质量图像分割。系统能够有效提取图像中的同质区域，并对细小区域进行智能合并，最终生成边界清晰、结构连贯的分割结果。

详 情 说 明

基于区域生长与合并的智能图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像分割技术，将区域生长算法与智能区域合并策略相结合。系统通过区域生长获得初始同质区域划分，再基于面积阈值对小区域进行优化合并，能够有效处理复杂纹理和渐变区域，生成边界清晰、语义连贯的高质量分割结果。

功能特性

• 智能区域生长：支持手动或自动种子点选择，采用自适应相似性度量进行区域生长
• 区域合并优化：基于面积阈值自动合并过小邻接区域，避免过度分割
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 结果可视化：生成彩色标记的分割效果图及区域边界叠加显示
• 过程可追溯：可选生成区域生长与合并过程的动态演示动画
• 数据分析输出：提供区域标签矩阵及详细的区域统计信息（面积、灰度、边界等）

使用方法

1. 准备输入数据：准备待分割图像文件，确定种子点位置（可手动指定或自动生成）
2. 参数设置：配置相似性阈值（灰度/颜色容差）和最小区域面积阈值
3. 执行分割：运行主程序启动分割流程
4. 获取结果：系统输出分割图像、标签矩阵、统计数据和过程动画（可选）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大尺寸图像）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了图像分割全流程的核心功能，包括图像预处理、区域生长初始化、像素相似性计算、区域生长执行、邻域区域检测、面积阈值判断、区域合并操作、结果可视化渲染以及分割数据输出等关键模块。该文件作为系统入口，协调各算法组件协同工作，确保从输入图像到最终分割结果的完整处理链路高效执行。