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医学图像分割2011-11-11区域增长法(RegionGrowing)

1．理论基础

区域增长法是一种根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。算法的主要过程是以一组“种子”点开始，将与种子性质相似（诸如灰度级或者颜色的特定范围）的相邻像素附加到生长区域的每个种子上。区域增长法(RegionGrowing)相似度准则：将像素灰度值与邻域像素灰度值做比较，如果差值的绝对值小于预先设定阈值，将该像素包含在区域内，否则为边缘点。图1区域增长法示意图区域增长法(RegionGrowing)

相似度准则：相邻像素灰度差绝对值小于等于“3”；选择种子点“6”；(1)(2)(3)(4)区域增长法(RegionGrowing)

相似度准则：相邻像素灰度差绝对值小于等于“1”；图2区域增长法示意图区域增长法(RegionGrowing)影响分割效果的因素：(1)种子点的选取；(2)相似度准则；2.实现步骤

用户交互选择种子点或者在程序中指定种子点的位置。(1)获取原图像的像素信息。

(2)把种子点压入队列。(3)从队列中取出一个种子点，判断该种子点的邻域，如果该种子点邻域中的像素的灰度值与该种子的灰度值差的绝对值小于预先设定阈值，则把该像素判为增长点，并将该像素压入队列；否则该像素点不为增长点。(4)如果队列为空，则算法结束，否则重复步

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