MATLAB实现基于区域生长算法的自适应图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一种自适应区域生长图像分割系统，支持交互式种子点选择与自动起点检测。通过分析像素灰度、空间位置及邻域关系实现多区域并行生长，具备动态阈值调整功能，适用于复杂图像的分割任务。

详 情 说 明

基于区域生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像素相似性的自适应区域生长图像分割系统。系统支持用户交互式选择种子点或自动检测候选生长起点，通过分析像素的灰度特征、空间位置和邻域关系，实现多区域并行生长控制。该系统适用于医学影像、遥感图像、工业检测等领域的图像分割需求，提供了完整的图像分割解决方案。

功能特性

• 自适应区域生长：基于像素相似性的智能生长控制算法
• 多种种子点选择方式：支持手动选择和自动检测两种模式
• 参数自适应调整：生长阈值可根据图像特征自动优化
• 多区域并行处理：支持同时处理多个生长区域
• 后处理优化：包含区域合并、边界平滑等增强功能
• 多样化输出：提供分割掩模、边界轮廓、统计报告等多种结果形式
• 生长过程可视化：可选生成区域生长动态过程动画

使用方法

输入要求

1. 图像输入：支持JPG、PNG、TIFF等常见格式的灰度图像
2. 种子点设置：可通过手动输入坐标或系统自动生成
3. 生长参数：可设置固定阈值或启用自适应计算模式
4. 邻域选择：支持4邻域或8邻域连接方式

输出结果

1. 二值化分割掩模图像
2. 带颜色标注的区域边界轮廓图
3. 包含区域数量、面积分布等指标的分割统计报告
4. 可选的区域生长过程动态可视化动画

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，整合了图像分割的全流程处理能力，包括图像数据读取与预处理、种子点管理、区域生长算法核心逻辑、多尺度相似性度量计算、分割结果后处理优化以及各类输出文件的生成与保存功能。该文件通过模块化设计实现了完整的图像分割工作流。