【图像分割】区域生长算法 region grow

记录一下图像处理课的小作业，由于还没有到截止时间（12.17号再贴出来）代码就就先不放出来啦

实验原理

区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。

实验步骤

• 步骤一：对图像进行高斯平滑

• 步骤二：通过交互操作在图中选取种子点作为初始待处理点，用红色圆圈在原图上标注。

• 步骤三：遍历待处理点的8邻域，判断是否满足合并条件，如满足则拷贝下该点的灰度值。

• 步骤四：查询本循环是否有新的待处理点，如果有则重复步骤三，否则退出循环。

实验结果

在灰度阈值分别选为[0.02,0.06,0.1,0.2]时，部分实验结果如下图所示。
下面显示的是改变判断条件中的阈值的结果，阈值越高，生长的区域就越大。


生长过程看着还挺好玩的，见视频 → B站传送门