长生果让我怀念父亲母亲

这篇博客回忆了作者小时候与父母共度艰难时光的故事,花生作为家庭的零食,承载着深深的亲情。父亲常以花生充饥,而母亲为了家庭经济牺牲自己的享受。即使在母亲生病后,花生也被用来换取生活必需品和学费。离开家乡后,父母仍年年为作者保留自种的花生。如今父母已故去,作者不禁感慨,他们在另一个世界能否自由享用花生。

今天去吃饭,看到有主食前面一个标签长生果,我走进一看,原来是煮的花生,都是三节的花生,我拿了一份,还遇到好几个四节的。

吃着长生果,让我想起了父亲和母亲,小时候家里经济很一般,冬天的时候,有时候吃两顿饭,中午难免有些饿,父亲有时候出门做重工活的时候,会拿几颗花生垫垫肚子。

如果我正好遇到了,父亲也会给我两颗花生吃,我们家的花生抛除种子花生外,剩下的都会拿来卖,得来的钱,用来贴补家用,或者买小猪仔,或者买大米,或者攒下来做学费。

有几年,母亲病了,身体不好,家里经济收入更少,就跟父亲说,别吃花生了,饿了嘴馋吃点红薯吧,花生卖了攒钱给娃娃上学话花费吧。

父亲说好的,只是红薯怎么能比得花生呢,红薯全是淀粉花生里头有油水,父亲那些年头忙里忙外,劳累的很,营养也一般,容颜憔悴,在我印象里面,从来没遇到母亲在冬夏吃花生的,只有在花生播种的时候,如果有瘪的花生粒,母亲会收集起来分给我们,她自己也吃一些。

毕业离开家乡后,父亲和母亲还每年给我留一些他们自家种的花生,给我寄来。后来父亲母亲搬到城里后,也会去乡下收一些山里人家种的花生,给我寄来。如今他们已经离开人世了,不知道那边是否有花生,父亲母亲能自由自在的吃一些呢?

<think>我们之前讨论了灰度直方图阈值分割,现在用户要求实现区域生长法分割图像。根据引用[1]和引用[2],区域生长法是基于种子点,通过生长准则将相似像素合并的区域分割方法。步骤:1.选择种子点:可以手动选择或自动选择(例如基于梯度或灰度值)。2.定义生长准则:通常为灰度值差异小于某个阈值。3.从种子点开始,检查邻域像素,满足准则则合并,并以这些新点为种子继续生长,直到没有新点加入。下面提供一个MATLAB区域生长法图像分割的示例代码,包括以下功能:-手动选择种子点(通过鼠标点击)-使用生长准则:邻域像素与种子点(或区域均值)的灰度差小于阈值-可设置邻域类型(4邻域或8邻域)注意:此代码仅适用于灰度图像。代码实现:</think> # MATLAB区域生长法图像分割实现 ## 区域生长算法原理 区域生长算法是一种基于相似度的图像分割方法,其核心思想是将具有相似性质的像素集合构成区域[^2]。算法实现步骤如下: 1. **种子选择**:在目标区域选择初始种子像素 2. **相似性判定**:定义像素与种子/区域的相似性准则 3. **区域扩展**:将相似像素加入区域,形成新种子 4. **迭代生长**:重复上述过程直到满足停止条件 数学表达: 设种子点$s$,区域$R$,邻域像素$p$,相似性准则:$|I(p) - \mu_R| \leq T$ 其中$\mu_R$为区域$R$的灰度均值,$T$为容差阈值 ## MATLAB实现代码 ```matlab function seg_img = region_growing(img, seeds, threshold) % 区域生长法图像分割 % 输入:img - 输入灰度图像 % seeds - 种子点坐标矩阵 [row; col] % threshold - 容差阈值 % 输出:seg_img - 分割结果二值图像 % 初始化变量 [rows, cols] = size(img); seg_img = false(rows, cols); % 分割结果初始化为全0 seed_list = seeds; % 种子队列 visited = false(rows, cols); % 访问标记矩阵 % 定义8邻域偏移量 neighbors = [-1, -1; -1, 0; -1, 1; 0, -1; 0, 1; 1, -1; 1, 0; 1, 1]; % 处理初始种子点 for i = 1:size(seeds, 2) r = seeds(1, i); c = seeds(2, i); seg_img(r, c) = true; visited(r, c) = true; end % 初始化区域均值 region_mean = mean(img(seeds(1,:), seeds(2,:))); % 区域生长迭代 while ~isempty(seed_list) % 从队列中取出一个种子 seed = seed_list(:,1); seed_list(:,1) = []; % 检查所有邻域像素 for k = 1:size(neighbors, 1) % 计算邻域坐标 nr = seed(1) + neighbors(k, 1); nc = seed(2) + neighbors(k, 2); % 检查边界 if (nr < 1 || nr > rows || nc < 1 || nc > cols) continue; end % 检查是否已访问 if ~visited(nr, nc) visited(nr, nc) = true; % 检查灰度差是否在阈值范围内 if abs(img(nr, nc) - region_mean) <= threshold % 添加像素到区域 seg_img(nr, nc) = true; % 更新区域均值 region_pixels = [region_mean; img(nr, nc)]; region_mean = mean(region_pixels); % 添加到种子队列 seed_list(:, end+1) = [nr; nc]; end end end end end ``` ## 示例应用步骤 ```matlab % 1. 图像读取与预处理 img = imread('medical_image.png'); if size(img,3)==3 gray_img = rgb2gray(img); else gray_img = img; end % 2. 添加噪声滤波(可选) filtered_img = medfilt2(gray_img, [5,5]); % 3. 交互式选择种子点 figure; imshow(filtered_img); title('点击目标区域选择种子点,右键结束'); [x, y] = ginput; seeds = round([y'; x']); % 转换为[row; col]格式 % 4. 参数设置(容差阈值) threshold = 15; % 根据图像特性调整 % 5. 执行区域生长分割 seg_result = region_growing(filtered_img, seeds, threshold); % 6. 显示结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(filtered_img); title('原图'); subplot(1,2,2); imshow(seg_result); title('区域生长分割结果'); imwrite(seg_result, 'segmentation_result.png'); ``` ## 算法优化技巧 1. **种子自动选择**: ```matlab % 基于梯度最小值的种子点自动选择 grad = imgradient(gray_img); [~, idx] = min(grad(:)); [r, c] = ind2sub(size(grad), idx); seeds = [r; c]; ``` 2. **相似性准则改进**: ```matlab % 结合梯度信息的相似性判定 if (abs(img(nr,nc)-region_mean) <= threshold) && ... (grad(nr,nc) < grad_threshold) ``` 3. **形态学后处理**: ```matlab % 空洞填充 seg_filled = imfill(seg_result, 'holes'); % 去噪 se = strel('disk', 3); seg_clean = imopen(seg_filled, se); ``` 4. **多区域同时生长**: ```matlab % 为每个种子分配不同标签 labels = zeros(size(img)); for i = 1:size(seeds,2) r = seeds(1,i); c = seeds(2,i); if labels(r,c)==0 % 每个区域使用单独的生长过程 new_region = region_growing(img, [r;c], threshold); labels(new_region) = i; end end ``` > **医学图像分割建议**:肝脏CT图像分割时[^1],建议使用多个种子点,结合形态学处理完善分割结果,尤其关注肝脏边缘的低对比度区域。 ## 效果评估方法 1. **Dice相似系数**(如已有标注) ```matlab dice = 2*nnz(seg_result & ground_truth)/(nnz(seg_result)+nnz(ground_truth)); ``` 2. **区域均匀性**: ```matlab region_pixels = img(seg_result); uniformity = std(double(region_pixels)); ``` 3. **边缘光滑度**: ```matlab boundaries = bwboundaries(seg_result); perimeter = 0; for k=1:length(boundaries) boundary = boundaries{k}; perimeter = perimeter + sum(sqrt(sum(diff(boundary).^2,2))); end smoothness = 1/perimeter; % 值越大越平滑 ```
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