数字图像处理课设程设计-基于区域生长的图像分割
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。
数字图像处理技术-图像分割
实验七图像分割课程名称：数字图像处理技术实验日期：成绩：班级：姓名：学号： 1一、实验目的1．了解图像分割的基本操作；2. 实现图像的阈值分割、区域生长。
3．掌握图像膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等形态学操作函数的使用方法；4. 实现二值图像的形态学应用二、实验内容1. 在GUI中，实现图像的阈值分割（交互式、迭代法）、区域生长。
2. 在GUI中，，实现二值图像的膨胀、腐蚀, 比较'结构元素类型为：square,line,diamond, disk等的区别。
3. 在GUI中，实现二值图像的开运算、闭运算。
4. 在GUI中，实现二值图像的形态学应用：边界抽取(boundary extraction)区域填充(region filling)细化(thinning)粗化(thickening)骨架(skeletons)修剪(pruning)三、实验代码function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns calledimshow('1.jpg')% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes1% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;A=imread('1.jpg');subplot(1,3,1);imshow(A);A1=rgb2gray(A);subplot(1,3,2);imshow(A1);Y=im2bw(A1,0.6);subplot(1,3,3);imshow(Y);% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;W = imread('1.jpg');subplot(2,2,1);imshow(W);A=rgb2gray(W);subplot(2,2,2);imshow(A);h=imhist(A);t=[];t(1)=128;MAX=500;for i=1:MAXs1=0;s2=0;s3=0;s4=0;for k=1:t(i)s1=s1+h(k)*k;s2=s2+h(k);endfor k=1+t(i):256s3=s3+h(k)*k;s4=s4+h(k);endt(i+1)=floor((s1/s2+s3/s4)/2);if (abs(t(i+1)-t(i))<10^-7)break;endendtt=t(i+1);B=A;B(find(B<tt))=0;B(find(B>=tt))=255;subplot(2,2,4);imshow(B);% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');I=im2bw(I);subplot(1,3,1);imshow(I);se1=strel('square',9);B1=imdilate(I,se1);subplot(1,3,3);imshow(B1);% --- Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');I=im2bw(I);subplot(1,3,1);imshow(I);se1=strel('square',9);B1=imerode(I,se1);subplot(1,3,3);imshow(B1);% --- Executes on button press in pushbutton6.function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton6 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');I=im2bw(I);subplot(1,3,1);imshow(I);se1=strel('square',9);B1=imopen(I,se1);subplot(1,3,3);imshow(B1);% --- Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');I=im2bw(I);subplot(1,3,1);imshow(I);se1=strel('square',9);B1=imclose(I,se1);subplot(1,3,3);imshow(B1);% --- Executes on button press in pushbutton8.function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');subplot(1,3,1),imshow(I);I1=im2bw(I);subplot(1,3,2),imshow(I1);I2=bwperim(I1);subplot(1,3,3);imshow(I2);% --- Executes on button press in pushbutton9.function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton9 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton10.function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton10 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;A=imread('1.jpg');subplot(1,3,1),imshow(A);a=im2bw(A);subplot(1,3,2),imshow(a);b=bwmorph(a,'thin',Inf);subplot(1,3,3),imshow(b);% --- Executes on button press in pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;A=imread('1.jpg');subplot(1,3,1),imshow(A);a=im2bw(A);subplot(1,3,2),imshow(a);b=bwmorph(a,'thicken',Inf);subplot(1,3,3),imshow(b);% --- Executes on button press in pushbutton12.function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton12 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;I=imread('1.jpg');subplot(2,2,1);imshow(I);I1=im2bw(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);I2=bwmorph(I1,'skel',1);subplot(2,2,3);imshow(I2);I3=bwmorph(I1,'skel',2);subplot(2,2,4);imshow(I3);;% --- Executes on button press in pushbutton13.function pushbutton13_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton13 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) figure;RGB=imread('1.jpg');RGB1=imcrop(RGB,[60,255,400,425]); subplot(1,3,1);imshow(RGB);subplot(1,3,3);imshow(RGB1);四、实验结果截图五、实验体会实现图像的阈值分割、区域生长，基本掌握图像膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等形态学操作函数的使用方法。
基于区域的分割原理设计
基于区域的分割原理设计
基于区域的分割原理是一种将图像分割为不同的区域的图像处理方法。
其主要原理是根据图像中不同区域的颜色、纹理、边缘等特征的差异来进行图像分割。
基于区域的分割原理的设计步骤如下：
1. 预处理：对图像进行一些预处理操作，如图像灰度化、平滑、边缘检测等，以提取图像特征。
2. 区域生长：选取一个种子点作为区域的起始点，然后使用一定的准则将邻域像素逐步添加到该区域中，直到满足停止准则为止。
区域生长的标准可以是像素灰度值的相似度、颜色相似度等。
3. 区域分裂与合并：将图像根据一定的准则进行区域的分裂与合并操作。
分裂操作将具有相近特征的区域进行划分，而合并操作将相似的区域进行合并，以减少生成的区域数量。
4. 全局优化：对分割结果进行全局优化，以获得更准确的分割结果。
常用的全局优化方法有迭代最优化算法、图割算法等。
5. 后处理：对分割结果进行一些后处理操作，如去除小区域、填充空洞等。
基于区域的分割原理可以应用于许多领域，如医学图像分割、目标检测与跟踪、场景分析等。
该方法能够有效地将图像分割为不同的区域，为后续的图像分析和处理提供了便利。
基于区域生长的图像分割方法ppt课件
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生长准则的选取不仅依赖于具体问题本身, 也和所用图像 数据种类有关, 如彩色图和灰度图。一般的生长过程在进 行到再没有满足生长条件的象素时停止, 为增加区域生长 的能力常需考虑一些与尺寸、形状等图像和目标的全局性 质有关的准则。
区域生长的关键是选择合适的生长或相似准则, 大部分区 域生长准则会使用图像的局部性质生长准则可以根据不同 原理制定, 而使用不同的生长准则会影响区域生长的过程。 常用的生长准则和方法有两种, 即基于区域灰度差的、基 于区域内灰度分布统计性质的。
生长准则为将相邻的灰度值与已有区域的 平均灰度值的差小于60（3σ）的象素扩展 进来。
③若不能再生长，标记已生长区域。
④若扫描到图像右下角，结束；否则回到 ①继续。
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2. 混合型链结的区域生长
考虑象素的邻域，在此邻域上定义象素的特性矢 量，特性矢量接近的两个象素相似。 （1） 邻域分享技术：研究某象素的邻域，作出 相似邻域表。如果两个象素在对方的相似邻域表 中，且表中有足够多的象素，则可将二者连接。
bg12灰度图lena直方图区域生长结果三次均方值计算直方图区域生长结果bg13由于lena细节性较强比如姑娘的发丝对它进行区域生长的结果还会有一些区域无法连在一起所以对它进行了三次均值运取象素及周围共九个点的平均灰度作为新的灰度值
18.6 基于区域生长的图像分割方法
专 业：12级信号与信息处理 姓 名: 车少帅
可完成。 4. 在生长过程中的生长准则可以自由的指定。 5. 可以在同一时刻挑选多个准则。
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区域生长的优势和劣势
劣势： 1. 计算代价大。 2. 噪声和灰度不均一可能会导致空洞和过分割。 3. 对图像中的阴影效果往往不是很好。 对噪声问题，通常可以用一些平滑滤波器，或
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。
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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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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：
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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
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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.
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。
技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。
本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。
课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。
针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波4. 边缘检测- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割- 阈值分割- 区域生长- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。
教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。
数字图像处理的课程设计
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
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。
数字图像处理课程第七章_图像分割
特点：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较 敏感，无法抑止噪声的影响。
Roberts算子
• 公式：
fx f (x 1, y 1) f (x 1, y 1) f y f (x 1, y 1) f (x 1, y 1)
• 模板： -1
1
• 特点：
fx’
1
fy’ -1
– 与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏感，但效果较梯度算 子略好
2
c 1 3 f (x, y) f (x 1, y) f (x, y 1)
4
按梯度的定义，由平面p(x,y)=ax+by+c的偏导数很容易
求得梯度。
a为两行像元平均值的差分，b为两列像元平均值的差分
。
这种运算可简化为模板求卷积进行，计算a和b对应的模板如下： Nhomakorabea1
1/
2
1
1
1
1 1/ 21
1 1
如果取最大值的绝对值为边缘强度，并用考虑 最大值符号的方法来确定相应的边缘方向，则考 虑到各模板的对称性，只要有前四个模板就可以 了。
Nevitia算子
拉普拉斯算子
• 定义：
– 二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分定义为： 2f = [2f / x2 , 2f / y2]
• 离散形式： 2 f (x, y) f (x 1, y) f (x 1, y) f (x, y 1) f (x, y 1) 4 f (x, y)
预处理 图像分割 特征提取 对象识别
7.1 概述
• 图像分割的概念
– 把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术
图像分割的定义:
令集合R代表整个图像区域，对R的分割可看作将R分成N
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。
数字图象处理课程设计
数字图象处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化过程及其相关参数。
2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如缩放、旋转、裁剪等，并理解其背后的算法原理。
3. 学生能够运用图像滤波和增强技术改善图像质量，并能够描述其效果差异。
4. 学生能够解释图像分割和特征提取的基本方法，并应用于实际问题。
技能目标：1. 学生能够操作图像处理软件，独立完成图像的采集、编辑和处理。
2. 学生能够运用所学知识，设计简单的图像处理程序，解决基础问题。
3. 学生能够通过案例分析和实验操作，培养实际应用图像处理技术的实践能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过数字图像处理的学习，培养对信息科学的兴趣和探究精神。
2. 学生在学习过程中，增强团队协作意识，学会共享和交流。
3. 学生能够认识到数字图像处理在生活、科研等领域的广泛应用，提升社会责任感和创新意识。
课程性质：本课程为信息技术领域的高阶课程，结合理论教学与实践操作，旨在提升学生的图像处理技能和问题解决能力。
学生特点：假定学生为高中二年级学生，具备基本的计算机操作技能和一定的数学基础。
教学要求：课程要求理论与实践相结合，强调学生在学习过程中的主动参与和实际动手能力，通过项目驱动和案例教学，提高学生的综合应用能力。
教学过程中注重分层指导，以满足不同学生的学习需求。
通过具体学习成果的分解，为教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的构成、图像的数字化过程、图像文件的格式及特点。
- 理解像素、分辨率、颜色模型等基本概念。
- 掌握图像采样、量化及图像质量评价方法。
2. 图像处理基本操作：图像的几何变换、图像增强、图像去噪。
- 学习图像缩放、旋转、翻转等几何变换的原理和实现方法。
- 掌握直方图均衡化、图像平滑和锐化等增强技术。
3. 图像分割与特征提取：介绍图像分割的基本方法和特征提取技术。
- 学习边缘检测、区域生长等分割方法。
数字图像处理-图像分割课件
xfi,jfi,jfi1,j yfi,jfi,jfi,j1
梯度算子 梯度是图像处理中最为常用的一次微分方法。
图像函数 fx,y在点 x, y 的梯度幅值为
f 2 x
fy2
其方向为 arctgf y
f x
图像经过梯度运算能灵敏地检测出边界, 但是梯度运算 比较复杂。
对于数字图像，可用一阶差分替代一阶微分：
非连续性分割: 首先检测局部不连续性，然后将它们 连接起来形成边界，这些边界把图像分以不同的区域。 这种基于不连续性原理检出物体边缘的方法称为基于 点相关的分割技术
两种方法是互补的。有时将它们地结合起来，以求 得到更好的分割效果。
人眼图像示例
分类—连续性与处理策略 连续性: 不连续性: 边界 相似性: 区域 处理策略: 早期处理结果是否影响后面的处理 并行: 不 串行: 结果被其后的处理利用 四种方法 并行边界；串行边界；并行区域；串行区域
n
(1) Ri
i1
(2)对所有的 i和j, i j, 有Ri R j
(3)对i 1,2,..., n, 有P ( Ri ) true (4)对i j, 有P ( Ri R j ) false (5)对i 1,2,..., n, Ri 是连通的区域
分类—分割依据
相似性分割: 将相似灰度级的像素聚集在一起。形成 图像中的不同区域。这种基于相似性原理的方法也称 为基于区域相关的分割技术
高斯拉普拉斯（LOG）
高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian, LOG, 或 Mexican hat, 墨西哥草帽)滤波器使用了Gaussian 来进行噪声去除并使用 Laplacian来进行边缘检测
高斯拉普拉斯举例
基于k-means与区域生长的roi图像分割算法
摘要摘要近年来，随着现代化科学技术及相关理论的迅猛发展，人们对数字图像处理的要求日益提高。
在图像的分析和应用中，人们往往只是对其中的目标物感兴趣，而这些目标物常常位于图像中的不同区域，因此，我们需要根据目标物的特征把图像分成几个感兴趣区域，这就是图像分割所要完成的工作。
然而，“感兴趣区域”是指该区域能与图像中的其他的目标或背景区域相对应，利用特征参数将其从不同的背景与区域中分割出来。
所以，图像分割是图像研究及分析的一个核心步骤，分割出来的效果会直接影响到目标细节或关键区域的描述、识别与分析。
本文研究的是基于K-Means与区域生长的ROI图像分割算法，该算法利用一种较精确的基于聚集的分割算法，核心思想是首先对图像进行灰度处理，接着利用K-Means亮度的划分可以比较准确的提取出图像的感兴趣区（ROI)。
然后，利用自适应阈值算法，根据目标与背景区域的特征方差取最大值时即为图像的最优阈值T完成对图像ROI的阈值提取。
再次，利用种子点的区域生长将具有类似特征性质的像素拼接起来，最终构成理想的分割区域。
本课题利用K-Means与区域生长相结合的ROI图像分割算法，利用了图像的局部空间信息，该算法的优点是可以克服图像分割空间不连续的不足，算法过程比较简练，因此可以提高图像的分割速度，并且能够克服一些传统算法的时间及空间复杂度。
关键词：图像分割；K-Means；区域生长；ROI；自适应阈值IABSTRACTABSTRACTIn recent years,with the rapid development of modern science and technology and related theory,people's requirements for digital image processing of the increasing.In the analysis and application of image,people often only on the object which interested,and these objects are often located in different regions in an image, to the detection and measurement of characteristic parameters of the object in the image,we must first the image is divided into some"meaningful"area according to certain requirements,this is the image division of work to be done.Here the "meaningful"refers to these areas.Therefore,a key step in image segmentation for image analysis and understanding,the results will directly affect the target feature extraction and description,and target recognition,further classification and image understanding.This thesis is a study of the ROI algorithm for image segmentation based on region growing and K-Means,the algorithm uses an accurate segmentation algorithm based on aggregation,core idea is the first by the image based on the brightness is divided into several types of presupposition,which can extract the image region of interest(ROI)accurately.Then,by using adaptive threshold algorithm,According to the characteristics of target and background variance region takes the maximum value is the optimal threshold of T image,the completion of image ROI threshold can extract.Finally,using the region growing method to pixels with same feature connected together,thus forming the final segmented regions.This topic using ROI image K-Means and region growing method based segmentation algorithm,using the local spatial information of image,can effectively overcome the disadvantages of image segmentation is not continuous space existing in other methods,can improve the speed of image segmentation is very good,and overcomes the defect of the traditional algorithm's time complexity and space complexity.Key Words:Image segmentation;region growing;K-Means;ROI;adaptive thresholdII目录目录第1章绪论 (1)1.1选题背景与研究意义 (1)1.1.1选题背景 (1)1.1.2研究意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3本文主要研究工作及章节安排 (4)第2章K-Means的阈值分割技术 (6)2.1图像分割的方向 (6)2.1.1基于聚集(Cluster)的图像分割 (6)2.1.2基于模型拟合的分割 (6)2.2聚类分割算法 (7)2.2.1K-Means算法 (7)2.2.2K-Means算法的性能分析及改进 (7)2.3灰度阈值分割 (9)2.3.1直方图阈值 (11)2.3.2最大熵阈值 (14)2.4本章小节 (15)第3章区域生长与边缘检测的预处理 (16)3.1区域生长处理 (16)3.1.1简单生长法 (17)3.1.2质心生长法 (18)3.2边缘检测 (18)3.2.1小波变换步骤与直方图表示 (18)3.2.2最优阈值的选取 (20)3.3本章小节 (20)第4章基于K-Means与区域生长分割算法的研究 (22)III目录4.1传统分割算法的分析与改进 (22)4.2分割算法的实现 (23)4.3图像的预处理 (23)4.3.1图像灰度处理 (24)4.3.2图像的中值滤波处理 (25)4.4K-Means的阈值图像分割处理 (26)4.4.1K-Means对图像亮度的划分 (26)4.4.2图像自适应二值化处理 (29)4.5区域生长处理 (31)4.5.1种子点的区域生长处理 (31)4.5.2二值图像分割处理 (34)4.6本章小结 (35)第5章算法仿真及分析 (36)5.1算法仿真的实现 (36)5.2仿真结果及分析 (39)5.3本章小结 (41)第6章全文总结与工作展望 (42)6.1全文总结 (42)6.2工作展望 (43)致谢 (44)参考文献 (45)IV第1章绪论第1章绪论1.1选题背景与研究意义1.1.1选题背景近年来，随着现代化科学技术及相关理论的迅猛发展，人们对数字图像处理的要求日益提高；与此同时，许多新的图像处理方法也被提出来，使得该学科可以不断取得新的成就。
《数字图像处理(实验部分)》实验8_图像分割
《数字图像处理（实验部分）》教案实验八：图像分割1．实验目的1．掌握MATLAB 的基本操作。
2．了解数字图像处理在MATLAB中的基本处理过程。
3．学习图像分割的原理，观察算法处理结果2．实验设备2．1．PC 兼容机一台；操作系统为WindowsWindowsXP。
2．2．数字图像处理开发环境：MATLAB软件3．实验原理图像分割：运用阀值分割法，通过观察直方图的谷值，选取分割的阀值T为该谷值，将图像分割为背景和目标两部分。
4．实验步骤.1 打开MA TLAB开发环境.2点击MA TLAB窗口上File菜单，选择New-〉M—File，在弹出的Edit编辑器内输入如下程序：I=imread('cameraman.tif');figure(1);subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图');subplot(2,2,2),imhist(I);title('直方图,取波谷为阈值'); % 观察灰度直方图，灰度80处有谷，确定阈值T=80I1=im2bw(I,80/255); % im2bw函数将图像根据给定阈值转换为二值图像，阈值需要转换到[0,1]范围内subplot(2,2,3),imshow(I1);title('自带函数分割图');I2=I;k=find(I<=80);%返回满足条件的索引号I2(k)=0;g=find(I>80);I2(g)=255;subplot(2,2,4),imshow(I2);title('阈值分割图');.3将该程序保存，并点击工具栏中Run按钮，程序会自动运行，并显示出结果。
.4 观察处理结果5．实验结果分割后图像中前景部分被凸现出来，背景部分被去除。
01002006．问题与思考总结MATLAB开发环境在使用上的特点，掌握其在实验中使用方法。
改变程序中的参数，重新运行程序，观察会是什么结果。
数字图像处理技术图像分割实用教案
(3,2)),((3,2),(3,1)),((3,2), (3,2)),((3,2),(3,1)),((3,2),
(3,3)), (3,3)),
((3,3),(3,2)),((3,3),(3,4)),((3,4),(3,3)),((4,1),(4,2)),((4,2),(4,1)),
((4,2),(4,3)),((4,3),(4,2)),((4,3),(4,4)),((4,4),(4,3))
• 相关(xiāngguān)使用来衡量灰度共生矩阵的元素在行的方向或列的方向的相似程度。
例如，某图像具有水平方向的纹理占主导地位，则图像在0度的灰度共生矩阵 的相关值往往大于90、135、45度的灰度共生矩阵的相关值。
❖ 上述4个统计参数为应用灰度共生矩阵进行纹理分析的主要参数，可以组合起来，成 为纹理分析的特征参数使用。
1. 将一个圆放在一个像素点上，逐渐增大圆的半径直至覆盖我们所需的邻域； 2. 检查这个圆所覆盖范围内的所有(suǒyǒu)像素点的灰度值，最大和最小的灰度值定义了一
个灰度值范围。 3. 不同相邻像素个数的对数值相对于半径的对数值就为各相邻像素的Hurst系数。
D log N log 1 s
其中N为不同相邻像素的个数，s是不同像素点离参考像素点的距离。
• 熵值是图像所具有(jùyǒu)的信息量的度量 • 若图像没有任何纹理，则灰度共生矩阵几乎为零，则熵值f2接近为零； • 若图像充满细纹理，则Pij的值近似相等则该图像的熵值f2最大 • 若图像中分布较少的纹理，Pij的数值差别较大，则该图像的熵值f2较小
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对比度
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灰度共生矩阵表示空间灰度值依赖性的概率，这个灰度共生矩阵是对称的； 不仅仅和两个(liǎnɡ ɡè)像素之间的距离有关，还跟两个(liǎnɡ ɡè)像素之间的空 间角度有关。
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南京工程学院
课程设计说明书(论文)
题目基于区域生长的图像分割
课程名称数字图像处理
院（系、部、中心）通信工程学院
专业
班级
学生姓名
学号
设计地点
指导教师
设计起止时间：2010 年6月28日至2010年7月2日
目录
【摘要】 (1)
一、课程设计名称 (1)
二、课程设计目标 (1)
三、总体设计 (1)
3.1 总体设计要点概括 (1)
3.2算法流程设计 (2)
四、功能描述 (3)
五、测试结果与分析 (3)
六、课程设计总结 (6)
七、参考文献: (7)
八、源程序： (7)
1
【摘要】
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。
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为更大的区域的过程。
基本方法是以一组“种子”点开始，将与种子点性质相似（诸如灰度级或衍射的特定范围）的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。
区域生长的一个问题是用公式描述一个终止规则。
基本上，在没有像素满足加入某个区域的条件时，区域生长就会停止。
在此次课程设计中，在算法的设计上充分反映了这一点。
在遍历图像的过程中调用函数testnei，测试i,j点处的邻域满足条件的像素。
将每次新增长的种子点作为下次遍历的中心点，直到区域不再生长。
关键字：区域生长种子点分割
一、课程设计名称
基于区域生长的图像分割
二、课程设计目标
1、通过本次数字图像处理课程设计，加深我对数字图像处理的基本原理与方法的认
识，提高了我应用数字图像处理的方法解决实际问题的能力，达到理论与实际应用的结合。
2、通过课程设计，能够熟练运用Matlab完成图像处理任务。
三、总体设计
3.1 总体设计要点概括
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：。