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。
