区域生长分割matlab实现

采用区域生长的方式分割图像，用户可以用鼠标在其中选取一个种子点并按下回车键，之后会出现分割结果。

function J = regionGrow（I）
% 区域生长，需要以交互方式设定初始种子点，具体方法为鼠标单击图像中一点后，按下回车键
%
% 输入：I - 原图像
% 输出：J - 输出图像

if isinteger（I）
    I=im2double（I）;
end
figureimshow（I）title（‘原始图像‘）
[MN]=size（I）;
[yx]=getpts;             %获得区域生长起始点
x1=round（x）;            %横坐标取整
y1=round（y）;            %纵坐标取整
seed=I（x1y1）;           %将生长起始点灰度值存入seed中
J=zeros（MN）;          %作一个全零与原图像等大的图像矩阵J，作为输出图像矩阵
J（x1y1）=1;             %将J中与所取点相对应位置的点设置为白
sum=seed;              %储存符合区域生长条件的点的灰度值的和
suit=1;                 %储存符合区域生长条件的点的个数
count=1;               %记录每次判断一点周围八点符合条件的新点的数目
threshold=0.15;         %阈值，注意需要和double类型存储的图像相符合
while count>0
    s=0;                   %记录判断一点周围八点时，符合条件的新点的灰度值之和
     count=0;
     for i=1:M
       for j=1:N
         if J（ij）==1
          if （i-1）>0 && （i+1）<（M+1） && （j-1）>0 && （j+1）<（N+1）  %判断此点是否为图像边界上的点
           for u= -1:1                               %判断点周围八点是否符合阈值条件
            for v= -1:1
              if  J（i+uj+v）==0 && abs（I（i+uj+v）-seed）<=threshold&& 1/（1+1/15*abs（I（i+uj+v）-seed））>0.8
                           J（i+uj+v）=1;
                    %判断是否尚未标记，并且为符合阈值条件的点
                    %符合以上两条件即将其在J中与之位置对应的点设置为白
                 count=count+1;
                 s=s+I（i+uj+v）;                      %此点的灰度之加入s中
              end
            end
           end
          end
         end
       end
     end
    suit=suit+count;                                   %将n加入符合点数计数器中
    sum=sum+s;                                     %将s加入符合点的灰度值总合中
    seed=sum/suit;                                    %计算新的灰度平均值
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      37906  2012-11-25 10:06  coins.png

     文件       1943  2012-11-25 10:11  regionGrow.m

     文件        240  2012-11-25 10:19  程序说明.txt

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