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。
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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)
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【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：。