参考区域生长实验原理中提供区域生长代码编写一个区域生长函数，要求该函数包含三个参数，分别是原图像、生长门限值和种子点个数，然后读取一副肺部CT图像，利用该函数分割出肺实质图像或者肺结节图像

以下是一个简单的区域生长函数的示例代码：

function [resultImg] = regionGrowing(img, threshold, numSeeds)
% img: 原图像
% threshold: 生长门限值
% numSeeds: 种子点个数

% 将图像转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 显示原始图像
figure(1), imshow(img), title('Original Image');

% 选择种子点
title('Select Seed Points');
seedPoints = [];
for i = 1:numSeeds
    [x, y] = ginput(1);
    seedPoints(i, :) = [round(y), round(x)];
    hold on, plot(y, x, 'r*');
end

% 区域生长
resultImg = zeros(size(grayImg));
for i = 1:numSeeds
    seed = seedPoints(i, :);
    queue = seed;
    while ~isempty(queue)
        currentPixel = queue(1, :);
        queue(1, :) = [];
        if resultImg(currentPixel(1), currentPixel(2)) == 0 && abs(double(grayImg(currentPixel(1), currentPixel(2))) - double(grayImg(seed(1), seed(2)))) < threshold
            resultImg(currentPixel(1), currentPixel(2)) = 255;
            if currentPixel(1) > 1
                queue = [queue; currentPixel - [1, 0]];
            end
            if currentPixel(1) < size(grayImg, 1)
                queue = [queue; currentPixel + [1, 0]];
            end
            if currentPixel(2) > 1
                queue = [queue; currentPixel - [0, 1]];
            end
            if currentPixel(2) < size(grayImg, 2)
                queue = [queue; currentPixel + [0, 1]];
            end
        end
    end
end

% 显示分割结果
figure(2), imshow(resultImg), title('Segmented Image');
end

你可以将上述代码保存到一个名为 `regionGrowing.m` 的文件中。接着，使用以下代码读取一张肺部CT图像并调用该函数进行分割：

% 读入肺部CT图像
img = imread('lung.png');

% 调用区域生长函数进行分割
resultImg = regionGrowing(img, 10, 1);

其中，`imread` 函数用于读取图像。`regionGrowing` 函数接受三个参数，分别是原图像、生长门限值和种子点个数。在这个例子中，我们使用了一个种子点。你可以根据需要修改参数的值。