三维区域生长

区域生长（region growing）是指将成组的像素或区域发展成更大区域的过程。从种子点的集合开始，从这些点的区域增长是通过将与每个种子点有相似属性像强度、灰度级、纹理颜色等的相邻像素合并到此区域。

function [ROI]=compute_roi（strimg）
    [XYZ]=size（img）;
%     slice=floor（Z/2）;
    slice=70;
    gausFilter = fspecial（‘gaussian‘）; 
    I = imfilter（imggausFilter）;
    A=I（::slice）;
    figure（1）imshow（A[]）
    
    
[yx]=getpts;             %获得区域生长起始点
xx=round（x）;            %横坐标取整
yy=round（y）;            %纵坐标取整
zz=slice*ones（size（x））;
for i=1:length（xx）
seed（i）=I（xx（i）yy（i）zz（i））;  %将生长起始点灰度值存入seed中
end

ROI=zeros（XYZ）;          %作一个全零与原图像等大的图像矩阵Y，作为输出图像矩阵
ROI（xxyyzz）=1;             %将Y中与所取点相对应位置的点设置为白场
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
threshold1=100;       %域值
threshold2=400;

while count>0
    s=0;                  %记录判断一点周围点时，符合条件的新点的灰度值之和
    count=0;

    for i=1:X
        for j=1:Y
            for k=1:Z
                if ROI（ijk）==1
                    if （i-1）>0 && （i+1）<（X+1） && （j-1）>0 && （j+1）<（Y+1） && （k-1）>0 && （k+1）<（Z+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域值条件
                            for v= -1:1                               %uv为偏移量
                                for w=-1:1
                                    if  ROI（i+uj+vk+w）==0 & abs（I（i+uj+vk+w）-seed）<=threshold1 & abs（I（i+uj+vk+w）-I（ijk））<=threshold2%判断是否未存在于输出矩阵Y，并且为符合域值条件的点
                                        ROI（i+uj+vk+w）=1;                       %符合以上两条件即将其在Y中与之位置对应的点设置为白场
                                        count=count+1;
                                        s=s+I（i+uj+vk+w）;                      %此点的灰度之加入s中
                                    end
                                end
                            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
    figure（2）;
    imshow（ROI（::slice））title（‘分割后图像‘）

end
roi=make_nii（ROI）;
save_nii（roi[str（1:end-4）‘_roi300.nii‘]）;
R=zeros（XYZ）;
for i=1:Z
    R（::i）=imfill（ROI（::i）‘holes‘）;
end
r=make_nii（R）;
save_nii（r[str（1:end-4）‘_fill300.nii‘]）;
end
% J = zeros（size（I））; % 主函数的返回值，记录区域生长所得到的区域  
% Isizes = size（I）;  
% 
% reg_size = 1;%分割的到的区域，初始化只有种子点一个  
% neg_free = 10000; %动态