由于一些原因，不能放原图，分割结果如下图所示 参考文章： 1.https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/5087891 ...

https://blog.csdn.net/DaveBobo/article/details/53283585 区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域 ...

区域生长算法是一种影像分割技术。基本思想将以一定判别依据，将具有相似准则的像素合并起来构成区域。主要步骤是对每个需要分割的区域找出一个种子像素作为生长起点（通俗一点就是找一个像素来作为参考，用于判断其他像素与参考像素之间是否具有联系），然后根据一定的判别准则，将种子像素周围相似的像素进行判别 ...

区域生长算法 2014年9月19日 17:01:44 大道理一摆： （以下说明转载，感觉写的很好） 历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域 ...

【摘自】https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5000147.html 欧几里得与区域生长算法 　　基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间 ...

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 ...

一、理论概念 　　区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足 ...

区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题 ...