MATLAB实现基于区域生长的闭合图像分割算法

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了基于区域生长的图像分割算法，能够自动选取种子点并通过像素相似性准则合并相邻像素，生成具有完整闭合边界的区域。适用于图像处理、计算机视觉等领域的自动化分割任务。

详 情 说 明

基于区域生长的闭合图像分割算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于区域生长策略的图像分割算法，能够自动识别图像中的不同区域并提取闭合边界。算法通过选取种子点作为生长起始位置，依据像素相似性准则逐步合并相邻像素形成区域，最终生成具有完整闭合边界的图像分割结果。该算法支持自定义相似性阈值和生长规则，适用于具有均匀区域的图像分割任务。

功能特性

• 智能区域生长：基于像素相似性实现自动区域扩展与合并
• 闭合边界提取：精确提取每个分割区域的完整闭合轮廓
• 灵活参数配置：支持手动/自动种子点选择、可调生长阈值和最小区域大小
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式的灰度或RGB图像
• 全面输出结果：提供标签图像、边界坐标、区域统计信息和可视化叠加图

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像放置在指定目录
2. 设置参数：配置种子点参数、生长阈值和最小区域大小
3. 运行算法：执行主程序启动分割流程
4. 获取结果：查看生成的分割图像、边界数据和统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了图像分割算法的完整处理流程，其核心功能包括：首先对输入图像进行预处理操作以提升分割效果；其次实现区域生长算法的核心逻辑，通过像素相似性比较完成区域扩展；接着提取各分割区域的闭合边界轮廓；最后计算区域统计特征并生成多种格式的输出结果以供分析使用。