matlab区域质心生长图像分割程序

c语言，进行图像三维26邻域区域生长，种子点自己可以设定

Chan-Vese方法作为Mumford-Shah的简化模型，因其水平集函数在演化过程中的全区域变化，会造成计算量极大，严重影响曲线形变速度；即使采用窄带法，在像素大的图像处理中，演化速度也极大地受到

对利用区域生长进行图像分割问题进行了研究，提出了一种MR脑组织图像分割的方法。该方法利用小波包对医学图像进行分解，通过对重构后的近似图像采用区域生长法进行分割，降低了区域生长算法对噪声的敏感度，减少了

在传统SRG算法的基础进行改进，利用颜色空间的像素与其邻域的颜色差异及相对欧式距离自动选择种子；应用SRG技术由已知的种子生长出初始分割区域；根据融合了颜色空间和邻接关系的区域距离对初始区域进行分级合

提出了一种基于图像子块的区域生长算法，应用于彩色图像分割。首先将图像划分成多个不重叠子块，然后利用从CIE L*a*b*颜色空间中提取出的每个子块的颜色和纹理特征，先进行子块内颜色聚类，达到子块分类的

MSTAR图像目标区域分割研究由于SAR图像中具有极其严重的乘性斑点噪声,不可能用纯粹的传统的基于强度的分割方法来获取目标。分析了马尔可夫随机场在各向同性的连续模型,提出了一种新的分割方法,采用

MATLAB实现的图像分割程序，通过读入一副图片，进行二值化和相应的分割算法之后，可以提取到相应的图像块，并且在不同的分割块上进行标注。代码中附带图片，可以直接运行。

matlab的区域生长分割代码，选取图像中所需要分割的部分，选取生长种子点，设定阈值进行生长。

附代码说明：1.运行exregiongrowing.m2.在弹出的图像中使用鼠标选取种子点，回车确认。3.弹出结果图像。

区域生长算法是一种基于像素点的图像分割算法，常常用于目标检测和边缘提取等领域。本文详细介绍了如何使用Matlab软件实现区域生长算法，包括算法原理、步骤和注意事项等内容。同时还介绍了一些优化技巧，如何