基于区域生长的图像分割算法及其实现

基于区域增长法的图像分割王春者（信工学院电子信息工程专业）摘要图像分割是一种重要的图像分析技术。

对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。

图像分割的目的是将图像划分为不同的区域，基于区域生长是以直接找寻区域为基础的分割技术。

本论文首先简单介绍图像分割的主要方法，然后重点介绍一种基于区域增长法的图像分割方法,该方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。

区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。

关键词：图像分割；区域增长法；基本算法AbstractThe image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing.The purpose is to image segmentation image is divided into different areas,based on region growing segmentation technique is based on the direct search for regional.This paper first briefly introduce the main method of image segmentation, and then focuses on a method of image segmentation based on region growing method, the method is based on similar properties in the same region within the object pixel to pixel aggregation method, from the initial area (as regards neighborhood of each pixel, or even), the adjacent pixel having the same nature or other areas merge into the current so as to gradually increase the area of the region can merge up until no other point or small area. Similarity measure may include a region of the pixel values of the average gray, texture, color and other information.Key words：Image segmentation; region growing method; basic algorithm目录第一章绪论 (1)1.1图像分割技术的现状和发展情况 (1)1.2 图像分割的简介 (1)1.3 图像分割的定义 (2)1.4 图像分割主要研究方法 (3)1.4.1 边缘检测法 (3)1.4.2 区域提取法 (3)1.4.3 阈值分割法 (4)1.4.4 结合特定理论工具的分割法 (4)1.5 论文的内容与结构安排 (5)第二章图像分割预处理 (6)2.1 图像平滑 (6)2.1.1 中值滤波原理 (6)2.1.2 平滑效果分析 (7)2.2灰度调整 (8)2.2.1 灰度调整原理 (8)2.2.2 灰度调整效果分析 (8)2.3本章小结 (9)第三章基于区域增长法的图像分割技术 (10)3.1区域生长法原理 (10)3.2 图像生长法实验方法 (11)3.2.1 图像二值化 (12)3.2.2基于区域灰度差的生长准则 (13)3.2.3 基于区域内灰度分布统计性质的生长准则 (14)3.3 算法流程设计 (14)3.4 本章小结 (16)第四章总结与展望 (17)4.1 工作总结 (17)4.2 工作展望 (17)致谢 (19)参考文献 (20)附录 (21)第一章绪论本章对论文涉及的研究领域进行了较为详细的综述。

基于区域生长的彩色图像分割算法抽象—图像分割不仅是图像处理领域的一个经典的研究主题，也是图像处理技术的热点和焦点。

随着计算机处理技术的发展和彩色应用范围的增加，彩色图像分割算法引起研究人员越来越多的关注。

彩色图像分割算法可以被看作是在灰度分割算法上的一个扩展。

但是彩色图像具有丰富的信息功能或研究一个特别适用彩色图像分割的新的图像分割方法来改善原始灰度图像。

本文提出了在传统的种子区域生长的基础上形成与流域相结合的算法的一种彩色图像自动分割区域的方法。

关键词:彩色图像分割分水岭算法种子区域生长算法1INTRODUCTION人们只关心在图像的研究和应用中的某些部分，这些部分经常被称为目标或前景，它们通常对应于图像的特定性质或特定领域。

这就需要提取并将它们分辨识别和分析对象。

在此基础上可能进一步对目标作用。

图像分割是一种技术和工艺，它可以将其分为不同的区域形象特征，并提取有利的目标。

这些特色可以是像素，灰度，颜色，质地等。

预先定义的目标可以对应一个区域或多个区域。

为了说明图像处理分割的水平，我们已经介绍了“形象工程”概念，它是涉及图像分割的理论，方法，算法，工具，设备而成德一个整体框架。

图像工程师应用研究图像领域的一个新课题，它内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法的不同，它可以被分为三个层次: 图像处理，图像分析和图像理解。

图像处理重点在于图像之间的转化和提高图像的视觉效果。

图像分析主要是监测和衡量制定目标图像，以获取其客观信息来描述图像。

图像理解的关键是进一步研究每个目标的性质及其相互间的联系，以及得到原始图像的客观情况的解释，一次来为图像指导并计划采取措施。

图像处理，图像分析和图像理解有不同的操作。

图像处理时比较低级别的操作，它主要致力于像素水平，图像分析是中极水平，它着重于测量，表达和描述目标物。

图像理解主要是高层次的运作，本质上它注重通过计算和对数据符号的推理来描述事物。

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤。

基于区域生长分割算法在医学图像中的研究医学图像分析是医学领域中的一个重要研究方向，旨在对图像进行自动化分析和解释，并从中获取有用的医学信息。

图像分割是医学图像分析中的一个重要任务，例如，在肿瘤检测中，图像分割可以帮助医生快速准确地定位肿瘤区域，从而有利于治疗方案的选择。

区域生长分割算法是医学图像分割中常用的算法之一。

该算法是一种迭代的连通性算法，它从种子点开始，找到与种子点相邻的像素点，并将与种子点相邻的像素点与种子点进行比较，如果像素点与种子点相似，则将其分配给与种子点相同的分割区域，如果不相似，那么跳过不处理。

然后，将新分配的像素点作为新的种子点，再次寻找与之相邻的像素点。

区域生长分割算法在医学图像分割中有广泛的应用。

例如，在肺部CT图像中，此算法可以帮助医生准确地分割出肺部区域，从而减少手工分割的时间和人工错误。

在医学影像中，区域生长算法在定量分析中也具有重要应用，例如计算肿瘤的体积和生长率等。

然而，在应用区域生长算法时，也存在一些挑战。

首先，种子点的选择会影响分割结果。

其次，存在许多干扰因素，如噪声、伪影等，都会对分割结果产生影响。

此外，医学图像中的异质性也会对算法的性能产生影响。

因此，在实际应用区域生长算法时，需要综合考虑图像的复杂性和算法的适用性，并进行优化。

例如，可以采用改进的启发式算法来自动选择种子点，或结合其他算法来增强分割效果。

同时，需要进行合适的图像预处理，如噪声去除、平滑处理等，以提高分割算法的鲁棒性。

综上所述，区域生长分割算法在医学图像分割中有着重要的应用价值，但也存在一定的挑战。

未来的研究应注重算法的优化和改进，以更好地满足医学图像分割的实际需求。

基于边缘区域生长的图像分割【摘要】图像分割是图像处理的关键步骤，图像分割就是把图像分成若干个具有独特性质的区域。

图像分割的主要方法有基于阈值的图像分割、基于边缘的图像分割和基于区域生长的图像分割等。

在人的视觉系统，图像边缘比其他的图像特征敏感，基于图像边缘的图像分割在区域界线间有小的间隙。

基于区域生长的图像分割计算简单，对于较均匀的连通目标有较好的分割效果，但是对噪声敏感，可能导致区域内有空洞。

另外，它是一种串行算法，当目标较大时，分割速度较慢，因此在设计算法时，要尽量提高效率。

基于区域生长边缘的图像分割技术是边缘检测方法和区域生长方法的集成。

它互补了彼此单独使用的缺点。

这是本文所描述的方法首先，检测图像的边缘是通过使用canny边缘算子，然后使区域生长技术进行图像分割，非常小的区域被删除合并，噪声的影响被消除，具有较好的图像分割效果。

【关键词】Canny边缘检测；Sobel边缘检测器；图像分割1.图像分割图像分割是利用灰度、颜色、纹理、形状等信息按照一定标准从图像中分离出与现实世界中的物体或区域相关的有一定意义的实体，是图像理解、图像分析、模式识别、计算机视觉等领域中首要解决的关键问题之一。

例如，在电子组件异常的自动检查系统中，主要分析组件图像中是否存在有缺陷的组件或断开的组件。

主要是通过图像的特征对其进行图像分割，图像分割的准确性决定了计算机分析程序最终的成功或失败。

2.边缘检测技术边缘检测是目前图像分割中最常用的方法，检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。

这种方法主要是运用一阶和二阶导数的不连续性进行检测，但是利用导数的边缘检测对噪声敏感。

以下是常用边缘检测技术：（a）梯度算子：在图像进行分割之前，必须对图像的边缘特征进行归类。

运用梯度算子找出潜在的图像边缘。

梯度算子可以检测出所有方向的图像边缘，但检测出的未必是真正的边缘，所以必须选择恰当方向的梯度算子。

图像分割算法研究与实现图像分割是指将一幅图像分成几个子区域的过程。

这种技术已经广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、机器人控制等领域。

本文将探讨图像分割算法的研究与实现。

一、图像分割算法的研究1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种基础的图像分割方法。

该算法利用图像的灰度值信息将图像分成两个部分。

根据阈值的不同选择，将图像划分为不同的区域，最终达到分割的目的。

虽然基于阈值的分割方法算法简单，但是其结果往往不够精确，且容易受到噪声、光照等因素的干扰。

2. 区域生长算法区域生长算法是一种基于像素相似度的图像分割方法。

该算法从一个种子点开始，将相邻像素进行比较并加入同一区域，直到达到设定的结束条件。

区域生长算法能够对噪声和光照等因素具有较好的适应性，但是算法的运算时间较长，且对于复杂图像的分割效果并不尽如人意。

3. 聚类算法聚类算法是一种基于统计分析的图像分割方法。

该算法将图像像素分组，使每组内的像素具有相似的特征。

聚类算法特别适合处理复杂的图像分割问题。

聚类算法首先需要确定像素之间的相似性度量方式，一般采用欧几里得距离或者皮尔逊相关系数等。

二、图像分割算法的实现1. 基于Python的图像分割算法实现Python是一种广泛应用于科学计算、机器学习等领域的编程语言。

Python拥有许多成熟的图像处理库，如OpenCV、Pillow等。

利用Python和这些图像处理库，我们可以实现多种图像分割算法。

例如，可以使用OpenCV库中的分水岭算法进行图像分割，代码如下：```import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.png')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 图像二值化ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)# 对二值图像进行开运算kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))opened = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)# 对二值图像进行距离变换dist_trans = cv2.distanceTransform(opened, cv2.DIST_L2, 5)# 对距离变换图像进行分水岭算法分割ret, markers =cv2.connectedComponents(dist_trans.astype(np.uint8))labels = cv2.watershed(image, markers)# 将分割后的对象用不同颜色标注for i in range(len(np.unique(labels))-1):mask = np.zeros_like(gray)mask[labels == i+1] = 255result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)cv2.imshow('result', result)cv2.waitKey(0)```2. 基于MATLAB的图像分割算法实现MATLAB是一种用于科学计算和工程设计的强大软件。

matlab 分割三维模型算法一、引言三维模型分割是计算机视觉领域的一个重要问题，它在三维建模、物体识别、医学图像分析等领域都有广泛的应用。

在matlab中，有多种方法可以实现三维模型分割，其中最常见的是基于图像分割算法和深度学习算法。

本文将主要介绍基于图像分割算法的matlab三维模型分割方法。

二、matlab三维模型分割算法1. 基于区域生长的三维模型分割算法区域生长是一种基于相似度测量的图像分割技术，它可以将相邻像素点合并成为一个区域。

在三维模型中，区域生长可以被用来将同一部位的点聚合成为一个整体。

具体实现步骤如下：（1）选取种子点：首先需要选取一个或多个种子点作为起始点。

（2）定义相似度测量标准：根据实际情况定义相似度测量标准。

（3）寻找邻居：以种子点为中心，在周围搜索与之相似的点。

（4）加入到当前区域：如果找到了符合条件的点，则将其加入到当前区域中。

（5）重复上述步骤：不断重复上述步骤，直到不能再添加新的点为止。

2. 基于分水岭算法的三维模型分割算法分水岭算法是一种基于图像梯度的分割技术，它可以将图像中的每个像素点标记为前景或背景。

在三维模型中，分水岭算法可以被用来将不同部位的点分离开来。

具体实现步骤如下：（1）计算梯度：首先需要计算出三维模型中每个像素点的梯度值。

（2）标记种子点：根据需要进行标记，例如将某些像素点标记为前景或背景。

（3）生成高斯金字塔：为了减少计算量，需要对三维模型进行高斯金字塔处理。

（4）生成距离变换图：根据梯度值和种子点位置生成距离变换图。

（5）应用分水岭算法：根据距离变换图应用分水岭算法进行分割。

3. 基于聚类的三维模型分割算法聚类是一种基于相似性度量的数据分类方法，它可以将数据集中相似的数据归为一类。

在三维模型中，聚类可以被用来将同一部位的点聚合成为一个整体。

具体实现步骤如下：（1）选取特征：首先需要选取合适的特征来描述三维模型中的点。

（2）定义相似度测量标准：根据实际情况定义相似度测量标准。

基于区域增长算法的图像分割技术研究随着计算机技术的不断进步，图像处理已经成为了一种非常重要的技术领域。

在图像处理的各种技术中，图像分割可以说是非常关键的一个技术，因为它可以将一幅图像根据不同的特征分成不同的区域，从而为后续的图像处理提供更为准确的基础。

而在这其中，区域增长算法是一种常见的图像分割算法，它的原理是根据图像中像素之间的相似性和连通性，将像素分组成为不同的区域。

本文将从区域增长算法的原理、应用以及优缺点等方面进行探讨，希望能对这一领域的研究提供一些参考价值。

一、算法原理区域增长算法最初是由Sezan在1982年提出的，具体的实现过程如下：假设要将一幅图像分割成N个区域，那么首先需要选取N个种子像素，每个种子像素是一个区域的中心点。

然后从这些种子像素开始，对于每个像素，根据其与周围像素的相似性和连通性，决定将其分配给哪个区域。

具体的实现过程可以用以下伪代码来表示：1. 初始化区域数目N和种子像素集合V2. 对于每个种子像素vi，建立一个属于区域i的集合Si3. 对于每个像素p，初始化其属于哪个区域4. 对于每个像素p，计算其与周围像素的差异5. 如果p与某个区域的种子像素v1最为相似，那么将p加入到区域1中6. 对于每个像素p，如果它已经加入到了某个区域，那么将它加入到该区域所对应的集合中7. 对于每个区域Si，如果其面积小于某个阈值，那么将其与其它区域合并8. 输出分割结果二、应用领域区域增长算法在图像处理中有着广泛的应用，其中最为突出的就是医学图像处理领域。

例如在CT、MRI和X射线等医学影像技术中，常常需要进行图像分割，从而实现对病灶等区域的定位和病情分析。

区域增长算法可以很好地实现这一目的，大大提高了医学图像处理的准确性和效率。

此外，区域增长算法还被广泛应用于图像分割、目标识别、遥感图像分析、计算机视觉等领域，具有广泛的实际价值。

三、优缺点分析虽然区域增长算法在实际应用中很有优势，但是也有一些不足之处。

基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术研究医学图像分割与识别技术是医疗影像领域的重要研究方向，它能够帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。

其中，基于区域生长算法的技术是一种常见且有效的方法。

本文将对基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术进行深入研究，并探讨其实际应用。

首先，我们来了解一下基于区域生长算法的原理。

区域生长算法是一种基于特征相似性的像素聚类方法，它通过选择种子点、定义生长准则以及确定生长停止条件来实现图像分割。

在医学图像分割中，首先需要选择一个合适的种子点，然后根据像素特征相似性判断是否将相邻像素合并到同一个区域中。

这个过程会不断进行下去，直到所有像素都被分配到一个区域为止。

基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术具有以下几个优点。

首先，它可以准确地捕捉到图像中的细节信息，帮助医生更清晰地观察疾病部位。

其次，这种算法对图像噪声具有较强的鲁棒性，能够有效地提高图像分割的准确性。

此外，基于区域生长算法的分割结果可以进一步应用于医学图像的后续处理，例如病灶定位和量化分析等。

在实际应用中，基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术在多个领域都取得了良好的效果。

首先，在癌症诊断方面，这种技术可帮助医生准确地分析肿瘤边界，评估病变的严重程度，并为后续手术治疗提供参考。

其次，在器官检测和图像重建方面，基于区域生长算法的技术可帮助医生精确地定位器官边界，并重建出三维器官模型，为手术导航和手术规划提供依据。

此外，在神经科学领域，区域生长算法可以用于脑部图像分割和脑肿瘤检测等方面，帮助医生更好地理解和诊断神经疾病。

当然，基于区域生长算法的医学图像分割与识别技术也存在一些挑战和限制。

首先，种子点的选择对于分割结果的准确性至关重要，但如何自动选择适合的种子点仍然是一个困难的问题。

其次，基于区域生长算法的分割结果可能受到图像亮度和对比度的影响，导致分割不准确。

此外，对于一些复杂结构或形状不规则的病变，基于区域生长算法可能无法达到理想的分割效果。

基于区域生长分割算法在医学图像中的研究【摘要】医学图像的分割在临床诊断和治疗中起着关键作用。

本文介绍了基于区域生长分割算法在医学图像中的研究。

首先解释了区域生长算法的原理，然后讨论了医学图像分割的重要性。

接着具体探讨了基于区域生长算法在医学图像中的应用，包括肿瘤检测、器官分割等方面。

同时也分析了区域生长算法的优缺点以及改进的方法和技术。

最后总结了基于区域生长分割算法在医学图像中的研究成果，并展望了未来研究方向。

研究的成果有望提高医学图像分割的准确性和效率，为临床诊断和治疗提供更好的支持。

【关键词】医学图像、区域生长分割算法、研究背景、研究意义、研究目的、区域生长算法的原理、医学图像分割的重要性、区域生长算法的应用、优缺点、改进方法和技术、研究成果、未来展望、总结。

1. 引言1.1 研究背景医学图像分割是医学影像处理领域的重要研究方向。

通过对医学图像进行分割，可以获取到图像中不同组织或器官的准确边界，为医生提供更准确的诊断信息。

在过去的几十年里，医学图像分割技术取得了长足的进步，从最初的基于阈值和边缘检测的方法，到如今的基于深度学习和机器学习的高级算法。

研究基于区域生长分割算法在医学图像中的应用具有重要意义。

通过改进和优化区域生长算法，可以提高医学图像分割的准确性和鲁棒性，为医学影像诊断和治疗提供更可靠的支持。

本文旨在探讨区域生长算法在医学图像分割中的应用和挑战，为未来的研究提供参考和指导。

1.2 研究意义医学图像分割在医学领域具有重要的意义。

准确的医学图像分割可以帮助医生更好地诊断疾病、制定治疗方案，并监测疗效。

医学图像中的各种结构和组织通常具有不同的密度、颜色和形状，因此需要进行准确的分割才能准确地识别和量化不同的组织结构。

基于区域生长算法的医学图像分割方法可以根据图像中像素之间的相似性和连通性来实现自动分割，大大减轻了医生手动分割的工作量，提高了分割的准确性和效率。

通过研究基于区域生长分割算法在医学图像中的应用，可以为医学影像学提供更准确、快速和可靠的图像分割技术，有助于提高医学影像诊断的水平，促进临床治疗的发展和进步。

基于区域生长分割算法在医学图像中的研究【摘要】本文通过对基于区域生长分割算法在医学图像中的研究进行探讨，旨在提高医学图像分割的精准度和效率。

文章首先介绍了研究背景、研究目的和研究意义，并概述了区域生长分割算法及医学图像分割方法。

随后，详细阐述了基于区域生长分割算法的医学图像分割实验研究，并列举了相关应用案例。

分割结果评价和讨论部分分析了该算法在医学图像中的优势与局限，结合实验结果进行评估。

总结本文的研究成果，展望未来研究方向，并总结了研究结论。

通过本文的研究，将为医学图像分割领域的进一步发展提供有益的参考。

【关键词】关键词：区域生长分割算法、医学图像、实验研究、应用案例、分割结果评价、研究成果、未来展望、总结1. 引言1.1 研究背景医学图像分割是医学图像处理中的重要技术，它的主要目的是将医学图像中的组织结构分割成不同的区域，以便医生对图像进行更准确的分析和诊断。

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，医学图像分割也得到了广泛的应用和研究。

区域生长分割算法是医学图像分割中常用的一种方法，它通过对邻近像素进行聚类来实现图像的分割，具有简单易用、计算效率高等优点。

由于医学图像自身的复杂性和噪声干扰等问题，区域生长分割算法在实际应用中还存在一些挑战和问题。

我们需要进一步研究和探讨基于区域生长分割算法在医学图像中的应用，以提高分割的准确性和稳定性，为医学诊断和治疗提供更可靠的辅助。

1.2 研究目的研究的目的是通过探究基于区域生长分割算法在医学图像中的应用，提高医学图像分割的准确性和效率。

具体目标包括：深入研究区域生长分割算法的原理和特点，探讨其在医学图像处理中的优势和适用性；对医学图像分割方法进行综述，分析不同方法的优缺点，为基于区域生长分割算法的实验研究提供理论基础；接着，进行实验研究，通过对实际医学图像进行分割，验证区域生长分割算法的准确性和可靠性；然后，分析区域生长分割算法在医学图像中的应用案例，探讨其在不同医学领域中的实际效果和应用前景；就实验结果进行评价和讨论，总结区域生长分割算法在医学图像分割中的优势和局限性，为未来的研究提出展望和建议。

区域⽣长算法原理及MATLAB实现1. 基于区域⽣长算法的图像分割原理数字图像分割算法⼀般是基于灰度值的两个基本特性之⼀：不连续性和相似性。

前⼀种性质的应⽤途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像，⽐如图像的边缘。

第⼆种性质的主要应⽤途径是依据实现指定的准则将图像分割为相似的区域。

区域⽣长算法就是基于图像的第⼆种性质，即图像灰度值的相似性。

1.1 基本公式令R表⽰整幅图像区域，那么分割可以看成将区域R划分为n个⼦区域R1,,R2,......Rn的过程，并需要满⾜以下条件：a: U(Ri) = R;b: Ri是⼀个连通区域，i=1,2,3,......n;c: Ri ∩ Rj = 空集，对于任何的i,j；都有i≠j;d: P(Ri) = Ture, 对i=1,2,......n;e: R(Pi U Rj) = False, i≠j；正如“区域⽣长”的名字所暗⽰的：区域⽣长是根据⼀种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，并且要充分保证分割后的区域满⾜a~e的条件。

1.2 区域⽣长算法设计思路区域⽣长算法的设计主要由以下三点：⽣长种⼦点的确定，区域⽣长的条件，区域⽣长停⽌的条件。

种⼦点的个数根据具体的问题可以选择⼀个或者多个，并且根据具体的问题不同可以采⽤完全⾃动确定或者⼈机交互确定。

区域⽣长的条件实际上就是根据像素灰度间的连续性⽽定义的⼀些相似性准则，⽽区域⽣长停⽌的条件定义了⼀个终⽌规则，基本上，在没有像素满⾜加⼊某个区域的条件的时候，区域⽣长就会停⽌。

在算法⾥⾯，定义⼀个变量，最⼤像素灰度值距离reg_maxdist.当待加⼊像素点的灰度值和已经分割好的区域所有像素点的平均灰度值的差的绝对值⼩于或等于reg_maxdist时，该像素点加⼊到已经分割到的区域。

相反，则区域⽣长算法停⽌。

在种⼦店1的4邻域连通像素中，即2、3、4、5点，像素点5的灰度值与种⼦点的灰度值最接近，所以像素点5被加⼊到分割区域中，并且像素点5会作为新的种⼦点执⾏后⾯的过程。

摘要摘要近年来，随着现代化科学技术及相关理论的迅猛发展，人们对数字图像处理的要求日益提高。

在图像的分析和应用中，人们往往只是对其中的目标物感兴趣，而这些目标物常常位于图像中的不同区域，因此，我们需要根据目标物的特征把图像分成几个感兴趣区域，这就是图像分割所要完成的工作。

然而，“感兴趣区域”是指该区域能与图像中的其他的目标或背景区域相对应，利用特征参数将其从不同的背景与区域中分割出来。

所以，图像分割是图像研究及分析的一个核心步骤，分割出来的效果会直接影响到目标细节或关键区域的描述、识别与分析。

本文研究的是基于K-Means与区域生长的ROI图像分割算法，该算法利用一种较精确的基于聚集的分割算法，核心思想是首先对图像进行灰度处理，接着利用K-Means亮度的划分可以比较准确的提取出图像的感兴趣区（ROI)。

然后，利用自适应阈值算法，根据目标与背景区域的特征方差取最大值时即为图像的最优阈值T完成对图像ROI的阈值提取。

再次，利用种子点的区域生长将具有类似特征性质的像素拼接起来，最终构成理想的分割区域。

本课题利用K-Means与区域生长相结合的ROI图像分割算法，利用了图像的局部空间信息，该算法的优点是可以克服图像分割空间不连续的不足，算法过程比较简练，因此可以提高图像的分割速度，并且能够克服一些传统算法的时间及空间复杂度。

关键词：图像分割；K-Means；区域生长；ROI；自适应阈值IABSTRACTABSTRACTIn recent years,with the rapid development of modern science and technology and related theory,people's requirements for digital image processing of the increasing.In the analysis and application of image,people often only on the object which interested,and these objects are often located in different regions in an image, to the detection and measurement of characteristic parameters of the object in the image,we must first the image is divided into some"meaningful"area according to certain requirements,this is the image division of work to be done.Here the "meaningful"refers to these areas.Therefore,a key step in image segmentation for image analysis and understanding,the results will directly affect the target feature extraction and description,and target recognition,further classification and image understanding.This thesis is a study of the ROI algorithm for image segmentation based on region growing and K-Means,the algorithm uses an accurate segmentation algorithm based on aggregation,core idea is the first by the image based on the brightness is divided into several types of presupposition,which can extract the image region of interest(ROI)accurately.Then,by using adaptive threshold algorithm,According to the characteristics of target and background variance region takes the maximum value is the optimal threshold of T image,the completion of image ROI threshold can extract.Finally,using the region growing method to pixels with same feature connected together,thus forming the final segmented regions.This topic using ROI image K-Means and region growing method based segmentation algorithm,using the local spatial information of image,can effectively overcome the disadvantages of image segmentation is not continuous space existing in other methods,can improve the speed of image segmentation is very good,and overcomes the defect of the traditional algorithm's time complexity and space complexity.Key Words:Image segmentation;region growing;K-Means;ROI;adaptive thresholdII目录目录第1章绪论 (1)1.1选题背景与研究意义 (1)1.1.1选题背景 (1)1.1.2研究意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3本文主要研究工作及章节安排 (4)第2章K-Means的阈值分割技术 (6)2.1图像分割的方向 (6)2.1.1基于聚集(Cluster)的图像分割 (6)2.1.2基于模型拟合的分割 (6)2.2聚类分割算法 (7)2.2.1K-Means算法 (7)2.2.2K-Means算法的性能分析及改进 (7)2.3灰度阈值分割 (9)2.3.1直方图阈值 (11)2.3.2最大熵阈值 (14)2.4本章小节 (15)第3章区域生长与边缘检测的预处理 (16)3.1区域生长处理 (16)3.1.1简单生长法 (17)3.1.2质心生长法 (18)3.2边缘检测 (18)3.2.1小波变换步骤与直方图表示 (18)3.2.2最优阈值的选取 (20)3.3本章小节 (20)第4章基于K-Means与区域生长分割算法的研究 (22)III目录4.1传统分割算法的分析与改进 (22)4.2分割算法的实现 (23)4.3图像的预处理 (23)4.3.1图像灰度处理 (24)4.3.2图像的中值滤波处理 (25)4.4K-Means的阈值图像分割处理 (26)4.4.1K-Means对图像亮度的划分 (26)4.4.2图像自适应二值化处理 (29)4.5区域生长处理 (31)4.5.1种子点的区域生长处理 (31)4.5.2二值图像分割处理 (34)4.6本章小结 (35)第5章算法仿真及分析 (36)5.1算法仿真的实现 (36)5.2仿真结果及分析 (39)5.3本章小结 (41)第6章全文总结与工作展望 (42)6.1全文总结 (42)6.2工作展望 (43)致谢 (44)参考文献 (45)IV第1章绪论第1章绪论1.1选题背景与研究意义1.1.1选题背景近年来，随着现代化科学技术及相关理论的迅猛发展，人们对数字图像处理的要求日益提高；与此同时，许多新的图像处理方法也被提出来，使得该学科可以不断取得新的成就。