原理

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：

a> 给定种子点(种子点如何选取？)

种子点的选取很多时候都采用人工交互的方法实现，也有用其他方式的，比如寻找物体并提取物体内部点作为种子点。

b> 确定在生长过程中能将相邻像素包括进来的准则

灰度图像的差值；彩色图像的颜色等等。都是关于像素与像素间的关系描述。

c> 生长的停止条件

算法步骤：

a> 创建一个空白的图像(全黑)；

b> 将种子点存入vector中，vector中存储待生长的种子点；

c> 依次弹出种子点并判断种子点如周围8邻域的关系(生长规则)，相似的点则作为下次生长的种子点；

d> vector中不存在种子点后就停止生长。

clear all, close all, clc
f = imread('defective_weld.tif');
imshow(f), title('原始图象')
figure, [counts,x] = imhist(f); bar(x,counts), title('原始图象的直方图')
S = 255;
T = 65;
[g, NR, SI, TI] = regiongrow(f, S, T);
figure, imshow(SI), title('种子点图象')
figure, imshow(TI), title('阈值测试后的图象')
figure, imshow(g), title('8连通性分析后的图象')
bw = edge(g, 'canny');
figure, imshow(bw), title('边缘图象')
ff = f;
ff(bw) = 0;
figure, imshow(ff), title('叠加图象')

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