区域生长法分割matlab

区域生长法是一种基于像素相似性的图像分割方法，可以使用MATLAB实现。以下是一些参考代码：

1. 基于灰度相似性的区域生长法

function [Iseg, seg] = region_growing(I, seeds, thres)
% I：待分割的灰度图像
% seeds：种子点的坐标，可以是一个n-by-2的矩阵，每行表示一个种子点的x和y坐标
% thres：像素相似性的阈值
% Iseg：分割结果，是一个与I相同大小的二值图像
% seg：分割结果，是一个与I相同大小的矩阵，每个元素表示该像素所属的区域编号

% 初始化分割结果
Iseg = false(size(I));
seg = zeros(size(I));

% 对每个种子点进行区域生长
for k = 1:size(seeds, 1)
    % 获取当前种子点的坐标
    x = seeds(k, 1);
    y = seeds(k, 2);
    % 如果当前种子点已经被分割，则跳过
    if Iseg(y, x)
        continue;
    end
    % 初始化当前区域编号
    cur_seg = k;
    % 初始化当前区域的像素集合
    pixels = [x, y];
    % 使用队列保存待处理的像素
    queue = [x, y];
    % 区域生长
    while ~isempty(queue)
        % 取出队列中的一个像素
        p = queue(1, :);
        queue(1, :) = [];
        % 判断该像素是否已经被分割
        if Iseg(p(2), p(1))
            continue;
        end
        % 计算该像素与种子点之间的灰度差
        diff = abs(I(p(2), p(1)) - I(y, x));
        % 如果灰度差小于阈值，则将该像素加入当前区域的像素集合
        if diff <= thres
            pixels = [pixels; p];
            % 将该像素标记为已分割
            Iseg(p(2), p(1)) = true;
            % 将该像素的区域编号设为当前区域编号
            seg(p(2), p(1)) = cur_seg;
            % 将该像素周围的未分割像素加入队列
            for i = -1:1
                for j = -1:1
                    if i == 0 && j == 0
                        continue;
                    end
                    x1 = p(1) + j;
                    y1 = p(2) + i;
                    if x1 >= 1 && x1 <= size(I, 2) && y1 >= 1 && y1 <= size(I, 1) && ~Iseg(y1, x1)
                        queue = [queue; x1, y1];
                    end
                end
            end
        end
    end
end

2. 基于颜色相似性的区域生长法

function [Iseg, seg] = region_growing_color(I, seeds, thres)
% I：待分割的彩色图像
% seeds：种子点的坐标，可以是一个n-by-2的矩阵，每行表示一个种子点的x和y坐标
% thres：像素相似性的阈值
% Iseg：分割结果，是一个与I相同大小的二值图像
% seg：分割结果，是一个与I相同大小的矩阵，每个元素表示该像素所属的区域编号

% 将彩色图像转换为LAB色彩空间
Ilab = rgb2lab(I);

% 初始化分割结果
Iseg = false(size(I, 1), size(I, 2));
seg = zeros(size(I, 1), size(I, 2));

% 对每个种子点进行区域生长
for k = 1:size(seeds, 1)
    % 获取当前种子点的坐标
    x = seeds(k, 1);
    y = seeds(k, 2);
    % 如果当前种子点已经被分割，则跳过
    if Iseg(y, x)
        continue;
    end
    % 初始化当前区域编号
    cur_seg = k;
    % 初始化当前区域的像素集合
    pixels = [x, y];
    % 使用队列保存待处理的像素
    queue = [x, y];
    % 区域生长
    while ~isempty(queue)
        % 取出队列中的一个像素
        p = queue(1, :);
        queue(1, :) = [];
        % 判断该像素是否已经被分割
        if Iseg(p(2), p(1))
            continue;
        end
        % 计算该像素与种子点之间的颜色差
        diff = sqrt(sum((Ilab(p(2), p(1), :) - Ilab(y, x, :)).^2));
        % 如果颜色差小于阈值，则将该像素加入当前区域的像素集合
        if diff <= thres
            pixels = [pixels; p];
            % 将该像素标记为已分割
            Iseg(p(2), p(1)) = true;
            % 将该像素的区域编号设为当前区域编号
            seg(p(2), p(1)) = cur_seg;
            % 将该像素周围的未分割像素加入队列
            for i = -1:1
                for j = -1:1
                    if i == 0 && j == 0
                        continue;
                    end
                    x1 = p(1) + j;
                    y1 = p(2) + i;
                    if x1 >= 1 && x1 <= size(I, 2) && y1 >= 1 && y1 <= size(I, 1) && ~Iseg(y1, x1)
                        queue = [queue; x1, y1];
                    end
                end
            end
        end
    end
end