MATLAB经典区域生长图像分割与测试平台

资 源 简 介

本项目提供基于经典区域生长算法的图像分割工具，内置标准测试图库。支持自定义种子点与生长阈值调节，具备实时分割过程可视化功能。模块化设计便于理解与二次开发，适用于教学研究及算法移植。

详 情 说 明

MATLAB经典区域生长图像分割与测试平台

项目介绍

本项目实现了一个基于经典区域生长算法的图像分割测试平台。该平台提供了一个集成化的实验环境，支持对区域生长算法的各个环节进行测试和分析，便于算法理解、参数调优和教学演示。采用模块化设计架构，代码清晰易懂，可方便地修改和移植到其他编程语言。

功能特性

• 核心算法实现：基于像素灰度相似性的区域生长算法
• 灵活的种子点选择：支持手动指定种子点坐标和自动种子点检测功能
• 参数可调节：可自定义生长阈值、邻域连通性（4连通/8连通）等关键参数
• 实时可视化：动态显示区域生长全过程，直观展示分割进度
• 完整输出结果：提供分割掩模、边界叠加图像、生长过程动画和区域统计信息
• 标准测试图像库：内置多幅经典测试图像，便于算法验证和比较

使用方法

1. 准备输入数据：加载灰度图像矩阵（uint8类型）
2. 设置算法参数：

- 选择种子点（手动输入坐标或启用自动检测） - 设定生长阈值（像素灰度值与种子点的最大允许差异） - 选择邻域类型（4连通或8连通）

1. 执行分割：运行区域生长算法
2. 查看结果：

- 观察实时生长过程动画 - 分析输出的二值分割掩模 - 查看原图与分割边界的叠加显示 - 获取区域面积、周长等统计特征

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件整合了图像分割的核心流程，实现了从数据输入到结果输出的完整处理链。主要功能包括图像数据的读取与预处理、生长参数配置界面的管理、区域生长算法的执行控制、分割过程的可视化呈现以及结果数据的统计分析。该文件作为项目的总控中心，协调各功能模块协同工作，为用户提供一体化的操作体验。