区域生长图像分割matlab

### Matlab 中实现区域生长图像分割

#### 区域生长算法简介
区域生长是一种基于像素相似性的图像分割方法。该算法从一组种子点出发，逐步将具有相同或相似属性的相邻像素聚集到一起形成连通区域。这种方法特别适用于边界不明显的目标对象提取。

#### 实现流程说明
为了在 MATLAB 中完成一次完整的区域生长操作，通常需要经历以下几个环节：

- **读取并预处理输入图片**
- **设定初始条件（如选择种子点位置）**
- **定义邻接关系以及增长准则**
- **执行迭代过程直至满足终止条件**

下面给出一段具体的代码实例来展示这一过程[^1]。

function regionGrowing(img, seedPoint, threshold)
    % img: 输入灰度图
    % seedPoint: 种子点坐标[x,y]
    % threshold: 生长阈值
    
    sz = size(img);
    mask = false(sz);  % 初始化掩码矩阵用于标记已访问过的像素
    queue = zeros(0, 2);  % 创建队列存储待处理节点列表
    meanIntensity = double(img(seedPoint(2),seedPoint(1)));  % 获取种子点处强度均值作为起始平均亮度
    
    push(queue, seedPoint');
    
    while ~isempty(queue)
        currentPixel = pop(queue)';
        
        if (currentPixel(1)>1 && ...
            abs(double(img(currentPixel(2),currentPixel(1)-meanIntensity)<threshold &&...
            ~mask(currentPixel(2),currentPixel(1)-1))
            
           push(queue,[currentPixel(1)-1,currentPixel(2)]'); 
           
        end
        
        ...  % 对其他方向做同样判断
        
        mask(currentPixel(2),currentPixel(1)) = true;
        meanIntensity = (meanIntensity*sum(mask(:)) + double(img(currentPixel(2),currentPixel(1))))/(sum(mask(:))+1);
    end
    
    segmentedImg = uint8(zeros(size(img)));
    segmentedImg(mask) = 255;

    imshow(segmentedImg);

end

% 辅助函数：向队列添加新元素
function q = push(q,val)
    q(end+1,:) = val;
end 

% 辅助函数：移除并返回队首元素
function v = pop(q)
    v=q(1,:);
    q(1,:)=[];
end

此段程序实现了基本的功能框架，可以根据实际需求调整参数设置以适应不同应用场景下的数据特点。注意这里简化了一些细节逻辑以便于理解整体思路；对于更复杂的任务可能还需要进一步优化和完善。