区域增长算法在医学图像处理中用于像素聚类，基于像素相似性从种子像素扩展。ITK库提供了实现这一算法的滤波器，通过设置种子和阈值进行图像分割。示例代码展示了如何使用ITK进行图像读取、分割和保存，以适应不同分割需求。
区域增长算法是一种常用的图像分割方法，用于将图像中具有相似特征的像素聚合成区域。在ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）中，区域增长算法被广泛应用于医学图像处理和分析领域。本文将介绍区域增长算法的原理和在ITK中的实现，并提供相应的源代码。
区域增长算法的原理是基于像素之间的相似性。它从种子像素开始，逐步添加与当前区域相似的邻域像素，直到满足停止准则。这样可以将具有相似特征的像素聚合成一个区域。区域的相似性可以根据像素之间的灰度值、颜色、纹理等特征进行定义。
在ITK中，区域增长算法可以使用itk::ConnectedThresholdImageFilter类来实现。下面是一个使用区域增长算法进行图像分割的示例代码：
#include <itkImage.h>
#include <itkImageFileReader.h>
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