医学区域生长分割代码实现

医学图像的区域生长分割是一种基于像素相似性的图像分割方法，常用于医学图像中的病变区域分割。下面给出一个基于Python的实现代码示例：

import numpy as np
import cv2

def region_grow(img, seed, threshold):
    """
    区域生长分割函数
    :param img: 待分割图像
    :param seed: 种子点
    :param threshold: 阈值
    :return: 分割后的二值图像
    """
    h, w = img.shape
    output = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
    output[seed] = 255
    neighbors = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]  # 定义4邻域
    while True:
        old_points = np.argwhere(output == 255)
        new_points = []
        for point in old_points:
            for neighbor in neighbors:
                neighbor_point = tuple(point + neighbor)
                if neighbor_point[0] >= h or neighbor_point[0] < 0 \
                        or neighbor_point[1] >= w or neighbor_point[1] < 0:
                    continue
                if output[neighbor_point] == 0 and abs(img[neighbor_point] - img[point]) < threshold:
                    output[neighbor_point] = 255
                    new_points.append(neighbor_point)
        if len(new_points) == 0:
            break
        for point in new_points:
            output[point] = 255
    return output

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取灰度图像
    seed = (100, 100)  # 种子点
    threshold = 10  # 阈值
    output = region_grow(img, seed, threshold)
    cv2.imshow('output', output)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

在代码中，首先定义了一个区域生长分割函数`region_grow()`，该函数接收一个灰度图像、一个种子点和一个阈值作为输入，返回一个分割后的二值图像。在函数内部，首先初始化输出图像，将种子点标记为前景，然后不断扩展前景像素，直到无法再扩展为止。具体地，对于前景像素的每个4邻域像素，如果该像素未被标记且与前景像素的像素值差小于阈值，则将其标记为前景像素，并将其加入新的前景像素集合中。最后返回分割后的二值图像。

在主函数中，读入待分割的灰度图像，以及定义种子点和阈值，然后调用`region_grow()`函数进行分割，并显示分割后的结果。