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该图像分割程序采用区域生长算法,并使用MATLAB实现,同时代码注释清晰易懂。

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简介:
该程序采用Matlab编写,用于实现区域生长算法的图像分割功能。该算法的核心函数为`regionfunction LabelImage=region(image,seed,Threshold,maxv)`,其中:`image`代表输入图像;`seed`是种子点坐标的堆栈;`Threshold`定义了通过邻域近似生长规则的阈值;`maxv`限定了所有生长的像素范围不超过该值。 `LabelImage`则作为输出标记图像,每个像素被标记为唯一的区域编号。程序首先获取种子点的数量和图像的尺寸,并初始化一个全零的标记图像。然后,从尚未标记的种子点开始进行生长过程。对于每个种子点,程序会遍历其8个邻域像素。如果邻域像素在图像范围内、尚未被处理过且满足阈值条件(即相邻像素强度之差小于阈值),则将该像素添加到堆栈中并标记为当前区域的编号。 区域生长过程持续进行,直到所有种子点都被处理完毕为止。

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  • MATLAB下的,配有详细
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    本程序为基于MATLAB环境开发的区域生长算法实现,用于高效精准地进行图像分割。代码中加入详尽注释,便于理解与二次开发。 Matlab编写的区域生长图像分割程序如下: ```matlab function LabelImage = region(image, seed, Threshold, maxv) % 区域生长算法:region % % 参数: % image:输入的原始图像。 % seed:种子点坐标堆栈,用于指定初始生长位置。 % threshold:邻域近似生长规则的阈值。 % maxv:所有参与生长像素的最大灰度或强度范围上限。 % % 输出: % LabelImage: 标记后的输出图像,其中每个区域被分配一个唯一的标号。 [rnNum, ~] = size(seed); % rnNum为种子点的数量 [Width, Height] = size(image); LabelImage = zeros(Width, Height); rn = 0; % 区域标记号码 for i=1:rnNum if LabelImage(seed(i,1), seed(i,2)) == 0 rn=rn+1; LabelImage(seed(i,1), seed(i,2)) = rn; stack(1,1)=seed(i,1); % 将种子点压入堆栈 stack(1,2)=seed(i,2); Start=1; % 定义堆栈起点和终点 End=Start; while (Start <= End) CurrX = stack(Start,1); CurrY = stack(Start,2); for m=-1:1 for n=-1:1 if (CurrX+m)<=Width && (CurrX+m)>=1 && (CurrY+n)<=Height && (CurrY+n)>=1 ... && LabelImage(CurrX+m,CurrY+n)==0 ... && abs(double(image(CurrX,CurrY))-double(image(CurrX+m,CurrY+n)))<=Threshold... && image(CurrX+m, CurrY+n) < maxv End = End+1; stack(End, 1)=CurrX+m; % 将满足条件的像素压入堆栈 stack(End, 2)=CurrY+n; LabelImage(CurrX+m,CurrY+n) = rn; end end end Start=Start+1; end end end ``` 该程序通过种子点的逐步生长,根据设定阈值和最大像素强度范围来实现图像分割,并为每一个独立区域分配一个唯一的标识号。
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