基于区域生长法的图像分割论文原稿
基于区域生长法的图像分割论文原稿
基于区域增长法的图像分割王春者（信工学院电子信息工程专业）摘要图像分割是一种重要的图像分析技术。
对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。
本论文首先简单介绍图像分割的主要方法，然后重点介绍一种基于区域增长法的图像分割方法,该方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。
区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。
关键词：图像分割；区域增长法；基本算法AbstractThe image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing.The purpose is to image segmentation image is divided into different areas,based on region growing segmentation technique is based on the direct search for regional.This paper first briefly introduce the main method of image segmentation, and then focuses on a method of image segmentation based on region growing method, the method is based on similar properties in the same region within the object pixel to pixel aggregation method, from the initial area (as regards neighborhood of each pixel, or even), the adjacent pixel having the same nature or other areas merge into the current so as to gradually increase the area of the region can merge up until no other point or small area. Similarity measure may include a region of the pixel values of the average gray, texture, color and other information.Key words：Image segmentation; region growing method; basic algorithm目录第一章绪论 (1)1.1图像分割技术的现状和发展情况 (1)1.2 图像分割的简介 (1)1.3 图像分割的定义 (2)1.4 图像分割主要研究方法 (3)1.4.1 边缘检测法 (3)1.4.2 区域提取法 (3)1.4.3 阈值分割法 (4)1.4.4 结合特定理论工具的分割法 (4)1.5 论文的内容与结构安排 (5)第二章图像分割预处理 (6)2.1 图像平滑 (6)2.1.1 中值滤波原理 (6)2.1.2 平滑效果分析 (7)2.2灰度调整 (8)2.2.1 灰度调整原理 (8)2.2.2 灰度调整效果分析 (8)2.3本章小结 (9)第三章基于区域增长法的图像分割技术 (10)3.1区域生长法原理 (10)3.2 图像生长法实验方法 (11)3.2.1 图像二值化 (12)3.2.2基于区域灰度差的生长准则 (13)3.2.3 基于区域内灰度分布统计性质的生长准则 (14)3.3 算法流程设计 (14)3.4 本章小结 (16)第四章总结与展望 (17)4.1 工作总结 (17)4.2 工作展望 (17)致谢 (19)参考文献 (20)附录 (21)第一章绪论本章对论文涉及的研究领域进行了较为详细的综述。
自适应区域生长算法在彩色年轮图像分割中的应用
62 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering图像与多媒体技术• Image & Multimedia Technology3.2 融入艺术手段烘托版面效果与氛围好的版面设计中，既能够保证每个版块的独立性，也可以保证整体不零散。
报纸版式设计也是如此，需要将报头、文字、图片、色彩等和谐的融合到一个版面中，提高视觉上的均衡感，让读者阅读更加舒服。
做好版面各要素的组合，提高报纸版式设计质量，可以提高新闻传播效果。
如结合版面要求，保证标题字体足够的醒目、简洁，版面位置设计要有节奏感、均衡感。
图片摆放部位要保持整个版面的视觉均衡，多幅图片搭配要划分好主次关系和大小搭配。
色彩运用和谐色调，表达不同版面内容以及版面语言，根据版块内容的差异，确定冷暖色调搭配。
同时，还要注重线条搭配，明确版面中粗细、长短搭配关系，灵活运用线条可以让版面更加有规律。
让这些要素各司其职，充分发挥自身优势特点，并整合到同一个版面当中，实现各个元素的和谐统一，从而提高版面的美观度。
3.3 形成报纸风格，突出个性形成报纸的风格与个性，可以让读者一眼就看到报纸的版面、名字，更加吸引读者的眼球。
当然，不同报纸版面的内在艺术与灵魂不同，想要掌握报纸新闻内涵，需要设计人员全面掌握报纸的办报宗旨和服务对象基础上，采用针对性版面语言对新闻进行描述，创造出更具个性、特点的版面。
如新闻版面设计要以沉稳为主，版式设计要庄重、大气；生活版设计要足够时尚、灵动，版式设计要多元、灵巧；副刊版设计要足够生动、典雅，版式设计要突出文化气息等。
其中，报头设计尤为重要，报头设计元素必须要服务报名的大主题，保证报名视觉效果可以超过其他设计元素，在设计当中需要立足于报纸整体风格、市场定位，去设定报头板式、报眉板式，并在此基础上对版面其他内容进行设计。
4 结束语综上所述，在读图时代背景下，人们对新闻传播提出了更高要求，因此报纸版面设计必须要能够顺应时代发展需求，注重报纸板式的视觉冲击力，创新报纸板式设计语言。
2区域生长法的超声图像分割
２００７年第３期影像技术５９医学影像前言超声图像为２５６级灰度图，目标层面图像均匀细腻，回波强度变化连续，所以成像较均匀，但在浅层面上由于环境影响以及操作上的问题，图像中存在较多噪声，存在二次甚至三次回波图像。
图像分割影响医学超声图像的定量定性分析、实时监控和治疗规划及其后续的分析、处理工作。
正确的图像分割为临床应用提供准确的诊断信息。
医学超声图像因其特有的Ｓｐｅｃｋｌｅ噪声、图像伪影、及其低对比度特点，其分割具有很大的难度。
在临床应用中的超声成像系统广泛使用的分割方式为基于阈值和基于医生手动分割方法〔１〕。
图像分割是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
从本质上说，是按照像素特征的不同而进行分类，从而将图像划分成互不相交的区域。
图像分割的方法大致可以分为基于边缘检测的方法和基于区域生成的方法两大类。
它是医学图像处理中的一个重要内容，目前是该领域研究的热点。
至今已提出很多种分割算法，但在医学图像分割方面仍无通用的分割理论与方法。
１图像预处理图像直方图反映不同灰度值的像素个数或是像素面积在一帧中的比例，直方图均衡化是图像得到对比度增强的标准方法，它把灰度级范围调整到均匀分布〔２〕。
其实质上是减少图像的灰度级以换取对比度的加大。
在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。
若这些灰度级所构成的图像细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡化。
超声图像的灰度级大都集中在频谱的零端附近，其对比度很低、很基于区域生长法的超声图像分割刘自德１，冯成德１，黄秀娟２（１．四川大学制造学院，成都６１００６５；２．四川大竹中医院超声科，四川大竹６３５１００）摘要：分割是医学图像处理的一个重要方面，其目的是把原始图像中感兴趣的区域提取出来，尽可能为临床诊断、病理分析、治疗提供可靠的依据。
本文对超声图像进行直方图规定化预处理，然后采用区域生长法对超声图像进行分割，取得了满意的效果。
基于区域生长的图像分割算法及其实现
1 引言
区域生长是一种古老的图像分割方法， 最早的区域生长图像分割方法是由 Levine 等人提出的。该方法一般有两种方式，一种 是先给定图像中要分割的目标物体内的一 个小块或者说种子区域(seed point)，再在 种子区域基础上不断将其周围的像素点以 一定的规则加入其中， 达到最终将代表该物 体的所有像素点结合成一个区域的目的； 另 一种是先将图像分割成很多的一致性较强， 如区域内像素灰度值相同的小区域， 再按一 定的规则将小区域融合成大区域， 达到分割 图 像 的 目 的 ， 典 型 的 区 域 生 长 法 如 T. C.Pong 等人提出的基于小面（facet）模型 的区域生长法， 区域生长法固有的缺点是往 往会造成过度分割， 即将图像分割成过多的 区域 。本文对近年来国内外基于区域的图 像分割算法进行了介绍， 并分析了各算法在 实际应用中的优缺点。从中可以看出，仅仅 使用一种算法实现对图像的分割， 越来越难 以满足实际应用中对图像分割的要求。 但是 随着图像分割理论的研究， 将会有更多的图 像分割算法被提出。 图像分割算法也将向更 快速，更精确的方向发展。
合并的条件为止。 当分裂到不能再分的情况 时，分裂结束，然后它将查找相邻区域有没 有相似的特征， 如果有就将相似区域进行合 并，最后达到分割的作用。 分裂合并法的关键是分裂合并准则的 设计。这种方法对复杂图像的分割效果较 好，但算法较复杂，计算量大，分裂还可能 破坏区域的边界。 区域生长比区域分裂合并的方法节省 了分裂的过程， 而区域分裂合并的方法可以 在较大的一个相似区域基础上再进行相似 合并， 而区域生长只能从单一像素点出发进 行生长（合并）。区域生长和分裂合并是两 种典型的串行区域分割算法。 其特点是将分 割过程分解为顺序的多个步骤， 其中后续步 骤要根据前面步骤的结果进行判断而确定。 在一定程度上区域生长和区域分裂合 并算法有异曲同工之妙， 互相促进相辅相成 的，区域分裂到极致就是分割成单一像素 点，然后按照一定的测量准则进行合并，在 一定程度上可以认为是单一像素点的区域 生长方法。
基于区域生长法的图像分割技术
Ｎ
! ① Ｒｉ＝Ｒ； ｉ＝１
②对所有的 ｉ 和 ｊ， ｉ≠ｊ， 有 Ｒｉ∩Ｒｊ≠○； ③对 ｉ＝１，２，…，Ｎ， 有 Ｐ（Ｒｉ）＝ＴＲＵＥ； ④对 ｉ≠ｊ， 有 Ｐ（Ｒｉ∪Ｒｊ）＝ＦＡＬＳＥ； ⑤对 ｉ＝１，２，…，Ｎ， Ｒｉ 是连接的区域。 其中 Ｐ（Ｒｉ）对所有在集合 Ｒｉ 中元素的逻辑谓词， ○代表空集。 三 、图 像 分 割 方 法 及 串 行 区 域 分 割 技 术 简 述 多年来的研究使得人们对图像分割产生了高度的重视， 并且已经 提出了上千种分割算法， 将算法分类就是把一个集合分成若干子集， 这与分割本身有一定相似性， 因此参考分割定义， 每个算法都能被分 成一类， 各类总和包括所有算法， 同类中算法有相同性质， 不同类算法 有某些不同性质。参照这些条件进行分类。 拿一幅普通的人物照片来举例， 相邻象素在象素值方面有两个性 质： 不连续性和相似性（ 区域内的象素都具有相似性， 如人的额头和面 颊的象素， 而区域边界一般具有某种不连续性， 如耳朵的边缘和紧连 着耳朵的背景上的象素） 。 另外由于分割过程的处理方法不同， 算法又可分为串行和并行的 （ 串行算法早期的结果被后来的计算所利用， 时间较长， 但抗噪声能力 强 ， 并 行 算 法 所 有 的 判 断 和 决 定 都 可 独 立 、同 时 地 完 成 ， 所 需 时 间 较 短） 。 综于以上两种分类， 图像分割的算法可归入四大类
【关键词】图像分割； 区域生长； 生长准则； 灰度形状； 灰度差
一 、图 像 分 割 简 介 图像分割（ ｉｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ） 是一种重要 的 图 像 技 术 ， 它 不 仅 得 到人们的广泛重视和研究， 在实际中也得到大量的应用。图像分割包 括 目 标 轮 廓 、阈 值 化 、图 像 区 分 或 求 差 、目 标 检 测 、目 标 识 别 、目 标 跟 踪 等技术。 图像分割就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标
基于区域生长技术的医学图像分割算法研究
四、创新之处：
针对医学图像的特点，采用区域生长算法进行图像的分割，并考虑分割器官的特性，结合 区域生长算法的准则中去。
2
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对论文进行修改，并定稿。 起止工作时间 预计答辩时间 指导教师的具体意见：全套计算机毕业设计论文由 提供，请进站
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3
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二、研究内容（具体研究/设计内容，重点解决的问题，预期结果） ： 具体研究内容： （1）利用 matlab 中图像用户界面（GUI）[8]进行系统设计； （2）读入头颅 CT 图像信息； （3）头颅 CT 图像的预处理； （4）运用区域生长算法进行图像分割； 具体实现过程如下：
计算机毕业论文
本科毕业论文（设计）开题报告书
基于区域生长技术的医学图像分割算法研究
学 专 年
院 业 级 计算机毕业设计范文
学生姓名 学 号
指导教师
20XX 年 X 月 XX 日
1
计算机业论文
拟定的毕业论文 基于区域生长技术的医学图像分割算法研究 （设计）题目 一、选题依据（包括目的、意义、国内外现状和发展趋势，主要参考文献） ： 目的： 近 20 多年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使 临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。20 世纪 70 年代初，X-CT 的发明曾引发了医学影像领域的一场革命，与此同时，核磁 共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发 射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些 成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学 成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成 像技术得到的信息进行互补， 也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依 据。 意义： 1972 年英国 EMI 公司工程师 Housfield 发明了用于头颅诊断的 X 射线计算 机断层摄影装置，也就是我们通常所说的 CT（Computer Tomograph）。 国内外现状和发展趋势： 在医学图像分割处理最初发展的二十年里，人们主要对三种分割方法：阈值 分割、边缘检测和区域提取进行研究。进入八十年代后，越来越多的学者专家开 始将模糊理论、马尔科夫模型、遗传算法理论、分形理论和小波理论等研究成果 运用于图像分割的研究， 取得了很大的进步。但是由于图像种类的多样性。很 难用一个精确的数学公式来表征图像分割的过程。一般来说，对图像分割方法的 选择都应依据图像和目标而异[5]。 参考文献： [1] 田捷.医学影像处理与分析[M].电子工业出版社,2003,9.177-178. [2] 赵树魁 李德玉 汪天富.超声医学图像滤波算法研究发展[J].生物医学工程 杂志,2001,18(1):145-148. [3] 周 金 平 .Matlab 6.5 图 形 图 像 处 理 与 应 用 实 例 [M]. 北 京 : 科 学 出 版 社,2003—08. [4] 刘志俭 潘献飞 连军想.MATLAB 外部程序接口(6．X)[M].北京:科学出版 社,2002. [5] 何晓乾 陈雷霆.医学图像三维分割技术[J].计算机应用研究,2006. [6] 冈萨雷斯（Gonzalez，R.C.）.《数字图像处理（MATLAB 版） 》.北京:电子工 业出版社,2005.9. [7] 陈 茂 源 .MATLAB 环 境 下 的 彩 色图 像 皮肤 区 域 分 割 系统 设 计 [J]. 软 件 导 刊,2007. [8] 杨加.几种图像分割算法在 CT 图像分割上的实现和比较[J].北京理工大学学 报,2000. [9] 张建 唐红 饶莉.基于对称区域生长算法的超声医学图像分割方法[J].生物 医学工程学杂志,2007.
基于区域生长算法的三维图像分割研究
基于区域生长算法的三维图像分割研究三维图像处理是现代科学技术中的重要领域之一。
而在这个领域中，图像分割是一个很重要的核心问题。
对于三维图像分割而言，区域生长算法是一种比较常见的方法，它可以帮助我们将三维图像中的不同部位进行分割，以达到提取使用信息等目的。
下面我们就来详细了解一下基于区域生长算法的三维图像分割研究。
1. 区域生长算法的基本原理区域生长算法是一种基于像素点的自动图像分割方法。
该方法的基本原理是从待分割的图像中选定一个种子点，然后从该点开始，按照某种设定的生长规则不断向周围连接像素点，直到所有满足条件的像素点都被连通形成一个区域。
当然，该区域的生长规则需要参考不同的应用场景来进行设置。
2. 区域生长算法在三维图像分割中的应用区域生长算法能够很好地应用在三维图像分割上。
通过建立三维图像中各像素点之间的链接关系，区域生长算法可以在较短时间内，对三维图像进行有效的分割。
这种分割方法广泛应用于医学图像、自然图像等领域。
3. 区域生长算法在医学图像处理中的应用在医学图像处理中，区域生长算法被广泛应用于肺部肺结节的分割、磨玻璃影分割等场景。
在肺部肺结节分割中，区域生长算法可以根据肺部肺结节的某些特征指标（如大小、形状等），较准确地进行分割。
而在磨玻璃影分割中，区域生长算法可以通过认定磨玻璃片的灰度值，并以此为基准点来进行区域生长，从而提高分割的精确性。
4. 区域生长算法在自然图像分割中的应用除了医学图像处理外，区域生长算法也广泛应用于自然图像分割。
在对自然图像进行分割时，区域生长算法可以结合不同的特征（如颜色、纹理等）来进行区域生长，从而有效地提高分割的准确性和精度。
5. 区域生长算法的优缺点尽管区域生长算法有着在三维图像分割中应用广泛的优点，但是它也存在一些明显的缺点。
其中最主要的一个缺点是生长过程中需要不断地遍历像素点，因此对算法的计算量提出了较高要求。
此外，该算法需要合理设置种子点，才能够得到在整个三维图像中最为有效的分割结果。
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究医学图像分析是医学领域中的一个重要研究方向，旨在对图像进行自动化分析和解释，并从中获取有用的医学信息。
图像分割是医学图像分析中的一个重要任务，例如，在肿瘤检测中，图像分割可以帮助医生快速准确地定位肿瘤区域，从而有利于治疗方案的选择。
区域生长分割算法是医学图像分割中常用的算法之一。
该算法是一种迭代的连通性算法，它从种子点开始，找到与种子点相邻的像素点，并将与种子点相邻的像素点与种子点进行比较，如果像素点与种子点相似，则将其分配给与种子点相同的分割区域，如果不相似，那么跳过不处理。
然后，将新分配的像素点作为新的种子点，再次寻找与之相邻的像素点。
区域生长分割算法在医学图像分割中有广泛的应用。
例如，在肺部CT图像中，此算法可以帮助医生准确地分割出肺部区域，从而减少手工分割的时间和人工错误。
在医学影像中，区域生长算法在定量分析中也具有重要应用，例如计算肿瘤的体积和生长率等。
然而，在应用区域生长算法时，也存在一些挑战。
首先，种子点的选择会影响分割结果。
其次，存在许多干扰因素，如噪声、伪影等，都会对分割结果产生影响。
此外，医学图像中的异质性也会对算法的性能产生影响。
因此，在实际应用区域生长算法时，需要综合考虑图像的复杂性和算法的适用性，并进行优化。
例如，可以采用改进的启发式算法来自动选择种子点，或结合其他算法来增强分割效果。
同时，需要进行合适的图像预处理，如噪声去除、平滑处理等，以提高分割算法的鲁棒性。
综上所述，区域生长分割算法在医学图像分割中有着重要的应用价值，但也存在一定的挑战。
未来的研究应注重算法的优化和改进，以更好地满足医学图像分割的实际需求。
基于形态学和区域生长法的医学图像分割
1
04
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5
1
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2 05 65
2 25 64
(a)初始图像
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(b)T=2
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4
2
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4
(c)T=l
(d)T=5
图1区域生长算法示例
由此可见，想要区域生长法分割成功的3个
重要且必不可少的因素是：1)选择合理的种子点 像素;2)制定种子生长准则;3)确定生长停止条件 或规则。
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机电技术
2019年6月
基 * 于形态学和区域生长法的医学图像分割
范群贞吴浩林真
（福建农林大学金山学院，福建福州350002）
摘要:图像分割技术是图像理解和图像识别的前提，分割效果的好坏将直接关系到后续图像的分析、处理。基于区 域生长算法是一种比较有效的医学图像分割方法。为了提高分割质量，利用数学形态学的基本运算对生长结果进行修 正,填充区域生长后的小孔洞噪声;最后通过实验,证明该方法分割效果理想。
第3期
范群贞等:基于形态学和区域生长法的医学图像分割
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生长区域；若RM71，表zK (x,y)和(i,j)不相似， /3』)保持不变叫采用不同的生长准则会影响 区域生长过程和最终的分割结果。
基于边缘区域生长的图像分割
基于边缘区域生长的图像分割【摘要】图像分割是图像处理的关键步骤，图像分割就是把图像分成若干个具有独特性质的区域。
图像分割的主要方法有基于阈值的图像分割、基于边缘的图像分割和基于区域生长的图像分割等。
在人的视觉系统，图像边缘比其他的图像特征敏感，基于图像边缘的图像分割在区域界线间有小的间隙。
基于区域生长的图像分割计算简单，对于较均匀的连通目标有较好的分割效果，但是对噪声敏感，可能导致区域内有空洞。
另外，它是一种串行算法，当目标较大时，分割速度较慢，因此在设计算法时，要尽量提高效率。
基于区域生长边缘的图像分割技术是边缘检测方法和区域生长方法的集成。
它互补了彼此单独使用的缺点。
这是本文所描述的方法首先，检测图像的边缘是通过使用canny边缘算子，然后使区域生长技术进行图像分割，非常小的区域被删除合并，噪声的影响被消除，具有较好的图像分割效果。
【关键词】Canny边缘检测；Sobel边缘检测器；图像分割1.图像分割图像分割是利用灰度、颜色、纹理、形状等信息按照一定标准从图像中分离出与现实世界中的物体或区域相关的有一定意义的实体，是图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等领域中首要解决的关键问题之一。
例如，在电子组件异常的自动检查系统中，主要分析组件图像中是否存在有缺陷的组件或断开的组件。
主要是通过图像的特征对其进行图像分割，图像分割的准确性决定了计算机分析程序最终的成功或失败。
2.边缘检测技术边缘检测是目前图像分割中最常用的方法，检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。
这种方法主要是运用一阶和二阶导数的不连续性进行检测，但是利用导数的边缘检测对噪声敏感。
以下是常用边缘检测技术：（a）梯度算子：在图像进行分割之前，必须对图像的边缘特征进行归类。
运用梯度算子找出潜在的图像边缘。
梯度算子可以检测出所有方向的图像边缘，但检测出的未必是真正的边缘，所以必须选择恰当方向的梯度算子。
种子区域生长算法在图像分割中的应用研究
种子区域生长算法在图像分割中的应用研究在图像处理领域，图像分割是一个重要的研究方向。
图像分割指的是将一幅图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相似的属性，例如颜色、纹理、亮度等等。
图像分割在计算机视觉、人机交互、媒体处理等领域有着广泛的应用。
而种子区域生长算法是一种常见的图像分割算法之一，它基于像素的相似度，将像素不断合并成区域的过程。
一、种子区域生长算法种子区域生长算法是一种基于像素相似度的图像分割算法，它从一个或多个“种子点”开始，依次将与种子点周围像素相似的像素归为一类，形成一块区域。
种子点可以人为设定，也可以通过自动检测得到。
与其他图像分割算法相比，种子区域生长算法具有一定的实时性和较好的准确度，因此在实际应用中被广泛采用。
二、种子区域生长算法的流程1. 选取种子点。
将图像中的一个像素点作为起始点，或者多个像素点作为起始点，称之为种子点。
2. 确定匹配准则。
通常是通过像素之间的相似度来判断是否属于同一个区域。
相似度的计算方式有很多种，比如欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
3. 执行生长过程。
将与种子点像素相似的像素归为同一区域，在此基础上继续寻找与该区域相连通的像素，并进行相似性判断，逐步扩大区域范围。
4. 结束条件。
通常是规定区域的大小、像素数量或者相似度阈值等来结束生长过程。
当达到结束条件后，算法停止生长，生成一块完整的区域。
三、种子区域生长算法的优缺点1. 优点种子区域生长算法简单易懂，对于照片、医学影像等含有复杂纹理和明显某些特征的图像具有很好的分割效果。
并且可以通过调节同一区域形态特征进行分割。
2. 缺点种子区域生长算法只能分割出固定形状的区域，对于涉及变化形态的图像分割需求相对较差。
且对于不含有显著模式的图像分割效果较差，需要较好的先验知识和参数的调整。
四、种子区域生长算法在图像分割中的应用种子区域生长算法在图像分割中被广泛应用，例如医学影像分割、地理信息系统等领域。
基于区域生长的图像分割
学生姓名周东阳 2012020081
所在院(系)电子与信息工程系
专业班级电子信息工程2012级2班
指导教师余顺园
2015年6月25日
基于区域生长法的图像分割
作者：周东阳
安康学院电子与信息工程系电子信息工程专业12级，陕西 安康 725000
指导教师：余顺园
1基于区域生长的图像分割的实现方法
区域生长是一种根据事先定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域的过程。基本方法是以一组种子点开始，将与种子性质相似的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。
区域生长算法的重点是：
种子点的选取
生长准则的确定
算法流程设计：
图1：算法设计流程
(1)、图像读取：
A=imread('4.jpg');
图3灰度直方图
(3）、对图像进行种子点的选取，Seed=175，并对其进行逻辑阈值分割
Savlue=175;
S=(abs(double(f)-double(Svalue))<70);
imshow(S);
图4初始种子点
（4）、按照上图图像选出的种子点对图像进行区域生长，按照阈值T=45，每次运算只进行区域生长中的新种子点，判断生长停止条件为本次生长和上次生长后的新增种子点为0。
说明生长完毕，种子不再生长；
break;
end
(4)、对生长完毕的图像进行膨胀操作：
B=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];
S=imdilate(S,B);
figure
imshow(S)
title('膨胀后的图像')
（5）、对膨胀后的图像进行中值滤波：
C = medfilt2(S,[5 5]);
基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术研究
基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术研究医学图像分割与识别技术是医疗影像领域的重要研究方向，它能够帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
其中，基于区域生长算法的技术是一种常见且有效的方法。
本文将对基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术进行深入研究，并探讨其实际应用。
首先，我们来了解一下基于区域生长算法的原理。
区域生长算法是一种基于特征相似性的像素聚类方法，它通过选择种子点、定义生长准则以及确定生长停止条件来实现图像分割。
在医学图像分割中，首先需要选择一个合适的种子点，然后根据像素特征相似性判断是否将相邻像素合并到同一个区域中。
这个过程会不断进行下去，直到所有像素都被分配到一个区域为止。
基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术具有以下几个优点。
首先，它可以准确地捕捉到图像中的细节信息，帮助医生更清晰地观察疾病部位。
其次，这种算法对图像噪声具有较强的鲁棒性，能够有效地提高图像分割的准确性。
此外，基于区域生长算法的分割结果可以进一步应用于医学图像的后续处理，例如病灶定位和量化分析等。
在实际应用中，基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术在多个领域都取得了良好的效果。
首先，在癌症诊断方面，这种技术可帮助医生准确地分析肿瘤边界，评估病变的严重程度，并为后续手术治疗提供参考。
其次，在器官检测和图像重建方面，基于区域生长算法的技术可帮助医生精确地定位器官边界，并重建出三维器官模型，为手术导航和手术规划提供依据。
此外，在神经科学领域，区域生长算法可以用于脑部图像分割和脑肿瘤检测等方面，帮助医生更好地理解和诊断神经疾病。
当然，基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术也存在一些挑战和限制。
首先，种子点的选择对于分割结果的准确性至关重要，但如何自动选择适合的种子点仍然是一个困难的问题。
其次，基于区域生长算法的分割结果可能受到图像亮度和对比度的影响，导致分割不准确。
此外，对于一些复杂结构或形状不规则的病变，基于区域生长算法可能无法达到理想的分割效果。
基于区域生长的生物医学图像交互式分割算法
１ 生初始 目标模板矩 阵 Ｆ令 ｓ ｄ— 列 表 中所包 含像素 的值为ｌ ． 产 ， （ ｓＦ ￣ ｅ １其余像 素的值 为０ ， ； ｌ ２ ． 产生初 始背景模板矩阵 Ｂ 令感兴趣 区域（ Ｍ［值 为 １ ， 即 ｝ １ 的区域 ） ｌ 边 界上 的像素 的值 为 １其余像 素的值为 ０ ， ； ｌ ３由公式 （） （） 算边 缘 强 度矩 阵 Ｅ 并 找 到其 中的最 大 值Ｉ ． １到 ３计 ，
１ 简 介 、
生物医学 图像 的分 割是近年来图像处理领域 的研究热点 。由于生 物 医学 图像 具有分辨 率低 、 噪声 大 、 图像 特性差异 大的特点 ， 类 图像 该 的全 自动 分割十分 困难 ， 因此半 自动交互 式分割算 法的研究 一直 以来 受 到极大的关注¨ 一 。本文着眼于交互式分割算法 ， 提出了一种新 的基于 边缘 强度的区域生长图像分割算法 。 基于区域生长 的分 割算法是图像处理领域 中一 种常用的技术 。区 域 生长算法 的基本 思想是 先对每个需要 分割 的区域找一个或 多个种 子 像素作 为生长 的起 点 ， 然后将 种子像 素周 闱邻域 中与种子像 素有相 同或相似性质 的像 素合 并到种子像素所在 的区域 中。接着再将这些新 像 素 当做 新的种子像 素重复进 行上面 的过 程 ， 直到 再没有满 足条件 的 像 素被包括进来 。 本文提 出了一种新 的基于边缘强度 的区域 生长算法 ， 其特点是 ： 算 法将依据 各像素 的边 缘强度 渐进地进行 区域生长 ， 即先将边缘 强度较 小 的像素与种子像 素联 通起来 ， 然后再逐步放宽 边缘 强度的限制 ， 将边 缘 强度稍大 的像素 与种 子像素联通起来 。由于对感 兴趣 区域 内的 目标 域 和 背 景 区 域 同 时 执 行 区域 生 长 算 法 ， 此 目标 区 域 或 背 景 区 域 的 因 生 长 过 程 总 是 停 滞 存 边 缘 强 度 相 对 较 大 的 像 素 处 ， 此 最 终 的 分 割 边 因 界将 与原ｆ『 ！图像 中的强边缘 ， ｆ 也就是 真正 的边 界重合。 ２ 算 法 简 介 、 ２１ 互 式 分 割 以及 种 子 像 素 的选 取 ．交 本 文采 用 的交 瓦 式 分 割 即 由用 先 选 取 包 括 目标 区 域 的 感 兴 趣 区域 ， 然后 ｆ算法确 定种子像素 ， 十 ｌ 冉利 区域 生长算 法埘感兴趣 区域进 于 分割 在区域生 长算法 中 ， 亍 用户选取 的感兴趣 区域的边 界像 素将作 为背景 区域的种 子像 素 。存确定 日标 区域 的种 子像素 时 ， 首先用 Ｏｓ ｔ ｕ 闽值法 ， 对感 趣 区域进行二值分割 ， 并分 别计算 阈值分割后两个 区域 的灰度均 值：灰度均 值 与感兴 趣区域边 界像素灰 度均值 （ 即背景 区域 种 子 像 素 的 灰 度 均 值 ） 为 接 近 的 阈值 分 割 区域 可 视 为 粗 略 划 分 的背 较 景 区域 ， 而另一 区域 则可视 为粗略划分 的 目标 区域 。在该 区域 中选取 具 有 陔区域平均灰度值 的像素点 ， 即得 到 了目标 区域的种子像素。 ２２ 缘 强 度 －边 边缘强度是本 文所 提出箅法的基础 。边缘是像 素厌度值不连续 的 结 果 ， 种不连续性 可利用求 导数方便 地检测 到。一阶导 数的梯度算 这 子 和 二 阶 导 数 的批 普 托 斯 算 子虽 然 经 常 被 用 来 确 定 边 缘 强 度 ， 是 它 但
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究【摘要】医学图像的分割在临床诊断和治疗中起着关键作用。
本文介绍了基于区域生长分割算法在医学图像中的研究。
首先解释了区域生长算法的原理，然后讨论了医学图像分割的重要性。
接着具体探讨了基于区域生长算法在医学图像中的应用，包括肿瘤检测、器官分割等方面。
同时也分析了区域生长算法的优缺点以及改进的方法和技术。
最后总结了基于区域生长分割算法在医学图像中的研究成果，并展望了未来研究方向。
研究的成果有望提高医学图像分割的准确性和效率，为临床诊断和治疗提供更好的支持。
【关键词】医学图像、区域生长分割算法、研究背景、研究意义、研究目的、区域生长算法的原理、医学图像分割的重要性、区域生长算法的应用、优缺点、改进方法和技术、研究成果、未来展望、总结。
1. 引言1.1 研究背景医学图像分割是医学影像处理领域的重要研究方向。
通过对医学图像进行分割，可以获取到图像中不同组织或器官的准确边界，为医生提供更准确的诊断信息。
在过去的几十年里，医学图像分割技术取得了长足的进步，从最初的基于阈值和边缘检测的方法，到如今的基于深度学习和机器学习的高级算法。
研究基于区域生长分割算法在医学图像中的应用具有重要意义。
通过改进和优化区域生长算法，可以提高医学图像分割的准确性和鲁棒性，为医学影像诊断和治疗提供更可靠的支持。
本文旨在探讨区域生长算法在医学图像分割中的应用和挑战，为未来的研究提供参考和指导。
1.2 研究意义医学图像分割在医学领域具有重要的意义。
准确的医学图像分割可以帮助医生更好地诊断疾病、制定治疗方案，并监测疗效。
医学图像中的各种结构和组织通常具有不同的密度、颜色和形状，因此需要进行准确的分割才能准确地识别和量化不同的组织结构。
基于区域生长算法的医学图像分割方法可以根据图像中像素之间的相似性和连通性来实现自动分割，大大减轻了医生手动分割的工作量，提高了分割的准确性和效率。
通过研究基于区域生长分割算法在医学图像中的应用，可以为医学影像学提供更准确、快速和可靠的图像分割技术，有助于提高医学影像诊断的水平，促进临床治疗的发展和进步。
图像分割 毕业论文
图像分割毕业论文图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究课题，旨在将图像中的不同物体或者区域分割出来，从而对图像进行进一步的分析和理解。
图像分割在许多应用中都起着关键的作用，比如目标检测、图像编辑、医学影像分析等。
本文将从图像分割的定义、方法和应用等方面进行探讨。
首先，图像分割的定义是将一幅图像分割成具有语义或者几何意义的子区域。
这意味着图像分割不仅仅是简单的像素分类，而是要根据图像中物体的特征和上下文信息将其分割开来。
图像分割可以分为基于阈值的分割和基于区域的分割两种方法。
基于阈值的分割是通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
而基于区域的分割则是将相邻的像素组合成具有相似特征的区域。
其次，图像分割的方法有很多种，其中比较常用的有基于边缘的分割、基于区域的分割和基于深度学习的分割。
基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的算法有Canny边缘检测算法和Sobel算子等。
基于区域的分割方法则是将图像分成具有相似特征的区域，常用的算法有基于区域生长的算法和基于分水岭的算法等。
最近几年，基于深度学习的分割方法取得了很大的突破，通过训练深度神经网络来实现图像分割，这种方法在一些大规模数据集上取得了很好的效果。
图像分割在许多领域都有广泛的应用。
在目标检测中，图像分割可以帮助将图像中的目标从背景中分割出来，从而更准确地进行目标识别和定位。
在图像编辑中，图像分割可以将图像中的不同物体分割出来，实现对不同物体的独立处理。
在医学影像分析中，图像分割可以帮助医生更好地分析和诊断疾病，比如肿瘤的分割和定位等。
此外，图像分割还在无人驾驶、视频监控等领域有着重要的应用。
然而，图像分割仍然面临一些挑战和困难。
首先，图像中的物体形状和大小各异，这使得分割算法需要具有一定的鲁棒性和适应性。
其次，图像中的噪声和纹理等因素会对分割结果产生影响，因此算法需要具备一定的抗噪性。
另外，图像分割的计算复杂度较高，特别是在大规模数据集上的应用，需要考虑算法的效率和实时性。
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究
基于区域生长分割算法在医学图像中的研究【摘要】本文通过对基于区域生长分割算法在医学图像中的研究进行探讨，旨在提高医学图像分割的精准度和效率。
文章首先介绍了研究背景、研究目的和研究意义，并概述了区域生长分割算法及医学图像分割方法。
随后，详细阐述了基于区域生长分割算法的医学图像分割实验研究，并列举了相关应用案例。
分割结果评价和讨论部分分析了该算法在医学图像中的优势与局限，结合实验结果进行评估。
总结本文的研究成果，展望未来研究方向，并总结了研究结论。
通过本文的研究，将为医学图像分割领域的进一步发展提供有益的参考。
【关键词】关键词：区域生长分割算法、医学图像、实验研究、应用案例、分割结果评价、研究成果、未来展望、总结1. 引言1.1 研究背景医学图像分割是医学图像处理中的重要技术，它的主要目的是将医学图像中的组织结构分割成不同的区域，以便医生对图像进行更准确的分析和诊断。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，医学图像分割也得到了广泛的应用和研究。
区域生长分割算法是医学图像分割中常用的一种方法，它通过对邻近像素进行聚类来实现图像的分割，具有简单易用、计算效率高等优点。
由于医学图像自身的复杂性和噪声干扰等问题，区域生长分割算法在实际应用中还存在一些挑战和问题。
我们需要进一步研究和探讨基于区域生长分割算法在医学图像中的应用，以提高分割的准确性和稳定性，为医学诊断和治疗提供更可靠的辅助。
1.2 研究目的研究的目的是通过探究基于区域生长分割算法在医学图像中的应用，提高医学图像分割的准确性和效率。
具体目标包括：深入研究区域生长分割算法的原理和特点，探讨其在医学图像处理中的优势和适用性；对医学图像分割方法进行综述，分析不同方法的优缺点，为基于区域生长分割算法的实验研究提供理论基础；接着，进行实验研究，通过对实际医学图像进行分割，验证区域生长分割算法的准确性和可靠性；然后，分析区域生长分割算法在医学图像中的应用案例，探讨其在不同医学领域中的实际效果和应用前景；就实验结果进行评价和讨论，总结区域生长分割算法在医学图像分割中的优势和局限性，为未来的研究提出展望和建议。
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基于区域增长法的图像分割王春者（信工学院电子信息工程专业）摘要图像分割是一种重要的图像分析技术。
对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。
图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。
本论文首先简单介绍图像分割的主要方法，然后重点介绍一种基于区域增长法的图像分割方法,该方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。
区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。
关键词：图像分割；区域增长法；基本算法AbstractThe image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing.The purpose is to image segmentation image is divided into different areas,based on region growing segmentation technique is based on the direct search for regional.This paper first briefly introduce the main method of image segmentation, and then focuses on a method of image segmentation based on region growing method, the method is based on similar properties in the same region within the object pixel to pixel aggregation method, from the initial area (as regards neighborhood of each pixel, or even), the adjacent pixel having the same nature or other areas merge into the current so as to gradually increase the area of the region can merge up until no other point or small area. Similarity measure may include a region of the pixel values of the average gray, texture, color and other information.Key words：Image segmentation; region growing method; basic algorithm目录第一章绪论 (1)1.1图像分割技术的现状和发展情况 (1)1.2 图像分割的简介 (1)1.3 图像分割的定义 (2)1.4 图像分割主要研究方法 (3)1.4.1 边缘检测法 (3)1.4.2 区域提取法 (3)1.4.3 阈值分割法 (4)1.4.4 结合特定理论工具的分割法 (4)1.5 论文的内容与结构安排 (5)第二章图像分割预处理 (6)2.1 图像平滑 (6)2.1.1 中值滤波原理 (6)2.1.2 平滑效果分析 (7)2.2灰度调整 (8)2.2.1 灰度调整原理 (8)2.2.2 灰度调整效果分析 (8)2.3本章小结 (9)第三章基于区域增长法的图像分割技术 (10)3.1区域生长法原理 (10)3.2 图像生长法实验方法 (11)3.2.1 图像二值化 (12)3.2.2基于区域灰度差的生长准则 (13)3.2.3 基于区域内灰度分布统计性质的生长准则 (14)3.3 算法流程设计 (14)3.4 本章小结 (16)第四章总结与展望 (17)4.1 工作总结 (17)4.2 工作展望 (17)致谢 (19)参考文献 (20)附录 (21)第一章绪论本章对论文涉及的研究领域进行了较为详细的综述。
简要介绍了图像分割对于现实生活的重要意义，目前的科学研究现状以及发展前景。
并且图像分割这一领域的主要方法进行了简要的介绍，在整体流程上做以安排。
1.1 图像分割技术的现状和发展情况图像分割的研究已经有了几十年的历史，它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际生活中也得到大量的应用。
关于图像分割的原理和方法国内外已有不少结论与推想，但一直以来没有一种分割方法适用于所有图像分割处理。
传统的图像分割方法存在着不足，不能满足人们的要求，为进一步的图像分析和理解带来了困难。
随着计算机技术的迅猛发展，及其相关技术的发展和成熟，结合图像增强等技术，能够在计算机上实现图像分割处理。
其中最主要的技术是图像分割技术，从图像中，将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理。
图像分割的方法有许多种，在这里大概介绍这几种方法：有阈值分割方法，边界分割方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。
其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。
而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。
1.2 图像分割的简介图像分割( image segmentation) 就是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
这里特征可以是象素的灰度、颜色、纹理等, 预先定义的目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。
图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤, 在图像工程中占据重要的位置。
一方面, 它是目标表达的基础, 对特征测量有重要的影响。
另一方面, 因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式, 使得更高层的图像分析和理解成为可能。
图像分割是一种重要的图像处理技术, 它不仅得到人们的广泛重视和研究, 在实际中也得到大量的应用。
图像分割包括目标轮廓、阈值化、图像区分或求差、目标检测、目标识别、目标跟踪等技术。
从大的方面来说，图像分割方法可大致分为基于区域的方法、基于边缘的方法、区域与边缘相结合的方法，以及在此基础上的采用多分辨率图像处理理论的多尺度分割方法。
其中基于区域的方法采用某种准则，直接将图像划分为多个区域。
而基于边缘的方法则通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的，而区域与边缘相结合的方法通过区域分割与边缘检测的相互作用，得到分割结果。
图像分割中基于区域的方法主要有直方图门限法、区域生长法、基于图像的随机场模型法、松弛标记区域分割法等。
本文主要讨论基于区域分割的区域生长法。
区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。
该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的；另一种是先将图像分割成很多的一致性较强，如区域内像素灰度值相同的小区域，再按一定的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的，典型的区域生长法如T. C. Pong等人提出的基于小面（facet）模型的区域生长法，区域生长法固有的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域。
1.3 图像分割的定义借助集合概念对图像分割给出如下较正式的定义:令集合R 代表整个图像区域, 对R 的分割可看做将R 分成N 个满足以下五个条件的非空子集( 子区域)R1, R3, ……, RN:①②对所有的i 和j, i≠j, 有Ri∩Rj≠○;③对i=1,2,⋯,N, 有P(Ri)=TRUE;④对i≠j, 有P(Ri∪Rj)=FALSE;⑤对i=1,2,⋯,N, Ri 是连接的区域。
其中P(Ri)对所有在集合Ri 中元素的逻辑谓词, ○代表空集。
上述的五个条件分别称为完备性，独立性，相似性，互斥性，连通性。
1.4 图像分割主要研究方法图像分割是图像处理中的一项不可缺少技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今已提出了上千种各种类型的分割算法，但是，问题在于现在提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有存在一种适合于所有图像的通用分割算法，所以存在着近年来每年都有上百篇相关研究报道发表的现象。
然而，一直没有被确定下来制定规则，这给图像分割技术的应用带来许多的问题。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
图像分割在图像处理分析中的有着不可或缺的地位，它起着承上启下的作用，可以认为是介于低层次处理和高层次处理的中间层间。
最近几年出现了许多新思路、新方法、或改进算法。
下面对一些经典传统方法作简要的概述。
图像分割是把图像分割成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，这些特性可以是像素的灰度、颜色、纹理等提取的目标可以是对应的单个区域，也可以是对应的多个区域。
图像分割方法有许多种分类方式，在这里将分割方法概括为四类：(1)边缘检测方法(2)区域提取方法(3)阈值分割方法(4)结合特定理论工具的分割方法。
1.4.1 边缘检测法图像处理分析的第一步往往是边缘检测。
边缘检测方法是人们研究得比较多的一种方法，它通过检测图像中不同区域的边缘来达到分割图像的目的。
边缘检测法的实质是通过检测包含不同区域的边缘，获得关于各区域的边界轮廓描述，达到图像分割的目的。
边缘的定义为图像中灰度发生急剧变化的区域边界。
图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此我们可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。
经典的边缘检测方法，是通过对原始图像中像素的某小邻域构造边缘检测算子来达到检测边缘这一目的。
1.4.2 区域提取法区域提取法有两种基本形式：一种是从单个像素出发，逐渐合并以形成所需的分割区域；另一种是从全图出发，逐渐分裂切割至所需的分割区域。
在实际中使用的通常是这两种基本形式的结合。
根据以上两种基本形式，区域提取法可以分为区域生长法和分裂合并法。
区域生长法的基本思想是将具有相似性质的像素合起来构成区域，具体做法是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域，再在种子区域的基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域的目的。