区域增长图像分割算法与源码实现

资 源 简 介

该程序实现了数字图像处理领域的经典区域增长（Region Growing）分割算法。其核心机制是通过预设的种子点向外扩散，基于灰度相似性准则将符合条件的相邻像素点合并到当前区域中。程序首先初始化一个与原图等大的掩膜矩阵，然后将选定的种子点作为起始生长点，利用八邻域或四邻域搜索策略递归地检查周围像素。当相邻像素与种子点或已生长区域的平均灰度值差值小于设定的容差阈值时，该像素被点亮并成为新的生长前沿。该代码深入展示了图像分割中的连通域生成过程，并附带了极为详尽的中文注释，对初始化堆栈、边界检查、灰度差值计算以

详 情 说 明

区域增长经典算法项目说明文档

项目介绍

本项目实现了数字图像处理中经典的区域增长（Region Growing）分割算法。该算法是一种基于像素相似性的图像分割技术，通过从预设的种子点出发，逐步将邻域内满足灰度相似性准则的像素点合并到当前区域中。本项目特别强调了算法的稳健性与逻辑清晰度，采用迭代堆栈方式代替递归，避免了大面积分割时可能出现的内存溢出问题。程序附带详尽的中文注释，非常适合作为医学影像提取、遥感图像识别等领域的研究参考。

功能特性

• 交互式/预设种子生长：支持指定初始坐标点作为区域生长的源头。
• 动态相似性准则：算法不仅对比初始种子点，而是实时计算已生长区域的平均灰度值，以此作为衡量新像素是否加入的动态阈值参考。
• 八邻域搜索机制：采用八方向搜索策略，确保连通域生成的完整性。
• 多维特征统计：自动计算分割区域的面积、平均灰度值以及几何质心坐标。
• 可视化效果增强：提供原始图像、分割掩膜以及带有红色边界勾勒的合成图对比显示。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱依赖：需要安装 Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

算法实现步骤与逻辑

程序严格遵循以下逻辑流程进行图像分割：

1. 图像预处理：

读取图像并将其转换为灰度图。为了保证灰度差值计算的精度，将图像数据类型转换为双精度浮点型（double）。

1. 核心参数配置：

初始化种子点坐标、灰度差异阈值（Threshold）、以及用于记录分割结果的二值化掩膜矩阵和访问标记矩阵。

1. 迭代生长逻辑：

* 种子入队：将起始坐标压入待处理队列（pixList），并更新掩膜状态。 * 循环扩散：当队列不为空时，提取当前像素点并搜索其周围的八个相邻像素。 * 判别准则：对于每个相邻像素，程序会检查其是否越界、是否已被访问过。若通过检查，则计算该像素灰度值与“当前区域动态平均值”的绝对差值。 * 区域更新：若差值在设定的阈值范围内，则将该点加入区域，更新掩膜、访问状态及动态平均值的统计变量（总灰度与像素总数）。

1. 特征与后处理：

* 使用 bwperim 函数提取分割掩膜的边界。 * 通过三通道合成技术，在原图基础上生成红色的分割边界叠加图。 * 利用 find 和 mean 函数计算区域所在的几何质心。

关键函数与实现细节分析

• 堆栈式迭代设计：代码放弃了常用的递归写法，改用一个 while 循环配合动态数组（pixList）来管理待处理像素。这种方式在处理大型图像或复杂连通域时具有更高的稳定性。
• 相似性度量逻辑：

diff = abs(I(nextX, nextY) - currentMean); 这种实现方式比直接对比种子点值更具鲁棒性，因为它考虑了区域内灰度的渐变特性。

• 边界保护：在查找邻域时，显式包含边界检查逻辑 (nextX >= 1 && nextX <= rows && nextY >= 1 && nextY <= cols)，确保算法在图像边缘不会触发索引溢出错误。
• 可视化集成：通过 subplot 布局，同时呈现分割前后的状态，方便用户直观评估阈值设置的合理性。

使用方法

1. 确保当前工作路径下存在待处理的图像（程序默认使用内置示例图）。
2. 运行程序，控制台将输出该分割区域的统计细节。
3. 观察弹出的图像窗口，左侧为标记了种子点的原图，中间为二值化掩膜，右侧为分割边界的叠加视觉效果。
4. 根据分割结果，可以手动调节脚本中的 threshold 参数以获得最佳的分割精度。