matlab用区域生长法分割图像代码

MATLAB中实现区域生长法分割图像的代码如下：

function [seg_img] = region_growing(img, threshold)
% img为待分割的图像，threshold为阈值
% seg_img为分割后的图像

% 获取图像大小
[height, width] = size(img);

% 初始化分割图像
seg_img = zeros(height, width);

% 随机选择种子点
seed_x = round(height/2);
seed_y = round(width/2);

% 将种子点的像素值作为分割的起始值
start_value = img(seed_x, seed_y);

% 初始化队列
queue = zeros(height*width, 2);
queue(1,:) = [seed_x, seed_y];
queue_idx = 1;
queue_len = 1;

% 迭代生长
while queue_idx <= queue_len
    % 取出队首像素
    curr_pixel = queue(queue_idx,:);
    curr_x = curr_pixel(1);
    curr_y = curr_pixel(2);
    
    % 将当前像素设为分割结果
    seg_img(curr_x, curr_y) = 1;
    
    % 扩展邻域
    for i = -1:1
        for j = -1:1
            % 判断是否越界
            if curr_x+i >= 1 && curr_x+i <= height && curr_y+j >= 1 && curr_y+j <= width
                % 判断是否已经标记过
                if seg_img(curr_x+i, curr_y+j) == 0
                    % 计算当前像素与种子像素的差值
                    delta = abs(img(curr_x+i, curr_y+j) - start_value);
                    % 判断是否满足阈值条件
                    if delta <= threshold
                        % 将该像素加入队列
                        queue_len = queue_len + 1;
                        queue(queue_len,:) = [curr_x+i, curr_y+j];
                        % 将该像素标记为已处理过
                        seg_img(curr_x+i, curr_y+j) = 1;
                    end
                end
            end
        end
    end
    
    % 处理下一个像素
    queue_idx = queue_idx + 1;
end

% 将分割结果转化为二值图像
seg_img = im2bw(seg_img);
end

使用该函数进行图像分割时，只需将待分割的图像和阈值作为参数传入即可，例如：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 转为灰度图像
img = rgb2gray(img);
% 对图像进行分割
seg_img = region_growing(img, 10);
% 显示分割结果
imshow(seg_img);

其中，`lena.jpg`为待分割的彩色图像，需要先将其转为灰度图像。阈值`10`为分割时使用的阈值，可以根据具体情况进行调整。