MATLAB自适应区域生长算法：智能种子选择与像素聚类优化工具包

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了自适应种子选择与像素聚类优化的区域生长算法，通过梯度分析和强度特征自动检测最优生长起点，结合空间连续性、纹理相似性和统计特征构建多约束生长模型，并集成生长过程动态监控系统。

详 情 说 明

基于自适应种子选择及像素聚类优化的区域生长算法

项目介绍

本项目实现了一种先进的区域生长图像分割算法，通过自适应种子点选择和像素聚类优化技术，显著提升了传统区域生长方法的分割精度和鲁棒性。算法能够自动检测最优生长起点，并建立多约束生长模型，有效解决了过生长、欠生长等常见问题，适用于医学影像、遥感图像等多种应用场景。

功能特性

• 智能种子点检测：基于梯度分析和像素强度分布特征，自动确定最优生长起点
• 多约束生长模型：融合空间连续性、纹理相似性和统计特征一致性准则
• 动态阈值调控：实时监控生长过程，自动调整生长阈值防止异常生长
• 区域合并优化：后处理模块消除碎片化区域，提高分割连通性
• 质量评估系统：生成详细的分割质量评估报告，量化分析算法性能

使用方法

输入要求

• 支持二维/三维数字图像（JPEG、PNG、TIFF、DICOM等格式）
• 可选参数配置：

- 初始生长阈值范围（默认自动计算） - 区域最小/最大尺寸限制 - 特征权重系数（强度/纹理/空间）

• 支持灰度化、滤波、增强等预处理操作

输出结果

• 带标签的彩色分割图像
• 种子点分布可视化图
• 区域特征统计报表（面积、周长、质心等）
• 算法性能评估数据（分割一致性、边界吻合度、耗时统计）
• 可导出的分割掩模数据（二值图像格式）

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存：8GB以上（处理大尺寸图像时推荐16GB）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的算法流程控制，包含图像预处理、自适应种子检测、多特征区域生长、动态阈值监控、区域合并后处理以及结果可视化与评估等核心功能模块。该文件负责协调各算法组件的执行顺序，处理用户参数输入，并生成最终的分割结果和性能报告。