MATLAB实现自适应区域生长图像分割系统

资 源 简 介

本项目提供了一种基于种子点和自适应阈值的区域生长图像分割算法。用户通过设定坐标和生长参数，系统可自动识别并分割图像中的连通相似区域，适用于医学影像和工业检测。

详 情 说 明

基于区域生长法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于种子点的自适应区域生长图像分割算法。系统能够根据用户指定的种子点坐标和生长阈值参数，自动识别并分割图像中具有相似特征的连通区域。算法采用迭代生长策略，从种子点开始逐步扩展区域边界，通过动态比较像素强度与阈值条件实现精确分割。该系统特别适用于医学影像分析、工业检测等需要精确区域识别的应用场景。

功能特性

• 自适应区域生长：基于种子点的智能生长算法，能够自动适应图像局部特征
• 精确边界控制：采用动态阈值比较机制，确保区域边界的精确划分
• 多参数支持：支持用户自定义种子点位置和生长阈值参数
• 完整输出体系：提供分割结果图、区域统计信息和可视化效果
• 高效处理性能：优化的邻域像素遍历技术，保证算法运行效率

使用方法

输入参数说明

1. 种子点坐标：以 [x, y] 向量形式指定区域生长的起始位置
2. 图像数据：支持 uint8、double 等数据类型的二维灰度图像矩阵
3. 生长阈值：标量数值，定义像素与种子点区域允许的最大强度差异

输出结果

1. 分割结果图：二值图像矩阵，true 值标识属于生长区域的像素
2. 区域统计信息：包含分割区域面积、平均强度等特征的结构体数据
3. 可视化效果图：原始图像与分割边界叠加的对比显示图像

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、TIF等）

文件说明

main.m 文件作为系统的主程序入口，实现了算法核心控制流程，具体包含以下主要功能：系统初始化与参数验证、图像数据预处理、区域生长算法执行、分割结果后处理与统计分析、可视化图形生成与结果显示。该文件协调各功能模块的协同工作，确保从输入参数解析到最终结果输出的完整处理链条。