matlab区域增长法分割图像例子
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区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法
其优点是基本思想相对简单，通常能将具有相同特征的联通区域分割出来，并能提供很好的边界信息和分割结果。在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图象，如自然景物。
但是，区域生长法是一种迭代的方法，空间和时间开销都比较大 ，噪声和灰度不均一可能会导致空洞和过分割 ，并在对图像中的阴影 效果处理上往往不是很好。
2.区域生长的基本思想是：
将具有相似性质的像素集合起来构成区域。
- 先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点
- 然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中 。
- 将这些新像素当做新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来，这样，一个区域就长成了。
3.区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于
-
初始点（种子点）的选取。
-
生长准则。
-
终止条件。
区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。
4.简单来说下三个法则，对出需要分割的图像：
- 选取图像中的一点为种子点（种子点的选取需要具体情况具体分析）。
- 在种子点处进行8邻域或4邻域扩展，判定准则是：如果考虑的像素与种子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T，则将该像素包括进种子像素所在的区域。
- 当不再有像素满足加入这个区域的准则时，区域生长停止。
区域生长实现的步骤如下:
对图像顺序扫描!找到第1个还没有归属的像素, 设该像素为(x0, y0);
以(x0, y0)为中心, 考虑(x0, y0)的8邻域像素(x, y)，如果(x,, y)满足生长准则, 将(x, y)与(x0, y0)合并(在同一区域内), 同时将(x, y)压入堆栈;
从堆栈中取出一个像素, 把它当作(x0, y0)返回到步骤2;
当堆栈为空时!返回到步骤1;
重复步骤1 - 4直到图像中的每个点都有归属时。生长结束。
matlab例子（来源于matlab中文论坛：http://www.ilovematlab.cn/thread-75607-1-1.html）：
A0=imread('圆圈.jpg');%读取图像
seed=[1,2];%选择起始位置
thresh=15;%相似性选择阈值
A=rgb2gray(A0);%灰度化
A=imadjust(A,[min(min(double(A)))/255,max(max(double(A)))/255],[]);
A=double(A);%将图像灰度化
B=A;
[r,c]=size(B);%r为行数，c为列
n=r*c;%计算图像包含点的个数
pixel_seed=A(seed(1),seed(2));%原图起始点灰度值
q=[seed(1),seed(2)];%q用来装载起始位置
top=1;%循环判断flag
M=zeros(r,c);%建立一个与原图大小一样的矩阵
M(seed(1),seed(2))=1;%将起始点赋为1，其余为0
count=1;%计数器
while top~=0 %循环结束条件
r1=q(1,1);%起始点行位置
c1=q(1,2);%起始点列位置
p=A(r1,c1);%起始点灰度值
dge=0;
for i=-1:1%周围点循环判断
for j=-1:1
if r1+i<=r & r1+i>0 & c1+j<=c & c1+j>0%保证在点周围范围内
if abs(A(r1+i,c1+j)-p)<=thresh & M(r1+i,c1+j)~=1
top=top+1;%满足判定条件则top+1，top为多少，则q的行数有多少
q(top,:)=[r1+i,c1+j];%将满足判定条件的周围点位置赋予q，q记载了满足判定的每一外点
M(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将M中相对应的点赋1
count=count+1;%统计满足条件的点个数，其实与top此时的值一样
B(r1+i,c1+j)=1;%满足判定条件将B中相对应点赋值1
end
if M(r1+i,c1+j)==0;%如果M中相对应的值为0，将dge赋值为1，也就是说这几个点不满足条件
dge=1;
end
else
dge=1;%在图像外将dge赋值为1
end
end
end
%此时对周围几点判断完毕，在点在图像外或不满足判定条件则将dge赋为1，满足条件dge为0
if dge~=1
B(r1,c1)=A(seed(1),seed(2));%将原图起始位置赋予B
end
if count>=n%如果满足判定条件的点个数大于等于n
top=1;
end
q=q(2:top,:);
top=top-1;
end
subplot(121),imshow(A,[]);
subplot(122),imshow(B,[]);
plain
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