【图像分割】基于区域生长算法和Kmean聚类算法实现图像分割附matlab代码

​1 简介

区域生长算法的基本思想是将具有相似性质(例如，颜色，亮度，纹理)的像素集合起来构成区域。具体实现时先确定一组种子像素作为生长的起点, 再将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素 (根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。并将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程, 直到再没有满足条件的像素可被包括进来为止。

2 部分代码

function [hp,hpind,minval,minind] = heap_pop(hp,hpind)%pop min value in heapif length(hp)==0    disp('empty heap, no pop operation')    return;endl = length(hp);minval = hp(1);minind = hpind(1);hp(1) = hp(l);hpind(1) = hpind(l);l = l-1;hp = hp(1:l);hpind = hpind(1:l);​​curnode = 1;halfl = fix(l/2);while (curnode<=halfl)    sonnode1 = curnode*2;    sonnode2 = sonnode1 +1;    val1 = hp(curnode);    val2 = hp(sonnode1);    if l>=sonnode2        val3 = hp(sonnode2);    else        val3 = inf;    end    if val1>val2        if val2>val3            %1>2>3,move3            stat=3;        else            %1>2,3>2,  move 2            stat =2;        end    else        if val1>val3            %2>1>3  move 3            stat = 3;        else            %2>1,3>1, stop            stat = 0;        end    end    if (stat==0)        break;    elseif (stat==3)        %swap value,1<->3        hp(sonnode2) = val1;        hp(curnode) = val3;        %swap heapind        tmp = hpind(curnode);        hpind(curnode) = hpind(sonnode2);        hpind(sonnode2) = tmp;        curnode = sonnode2;    else % stat==2        %swap value,1<->2        hp(sonnode1) = val1;        hp(curnode) = val2;        %swap heapind        tmp = hpind(curnode);        hpind(curnode) = hpind(sonnode1);        hpind(sonnode1) = tmp;        curnode = sonnode1;    endend​​​​​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]谢理训, 杨宜民. 基于改进区域生长算法的彩色图像分割[J]. 微计算机信息, 2009(18):3.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。