作物种内相互作用关系随生长和密度的变化规律，董传聪，吴凡，植物体的密度依赖(Density dependence)一直是生态学研究的焦点之一。植物密度依赖效应的实质是植物邻体间的正负相作用，且已有研究表明�

基于区域生长法的图像分割matlab代码明显的结果 该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。 该方法包括4个主要部分： 将RGB图像转换为YCbCr颜色空间 自动选种 基于初始种子的区域生长 合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域） 我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。 一些结果包括在下面。 在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。 最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并 相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。 如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。 相似度：0.2，尺寸：1/80 相似度：0.15，大小：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.1，尺寸：1/100 相似度：0.14，尺寸：1/60 相似度：0.17，尺寸：150 相似度：0.1，尺寸：1/15 以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并

为将肺实质区域从含有背景、噪声的胸腔区域里分割出来，首先，应用传统的区域生长法初步定位肺部边界轮廓；其次，去除肺部边界噪声，采用自适应曲率阈值法修复肺部边界；最后，应用水平集法中的DRLSE模型精确地分割出肺部区域。融合两种方法分割肺部区域，有效防止了图像边缘的漏检，可处理多种类型病变的肺部图像。在随机抽取的150例图像中，分割的准确率达到96.9%，分割一幅图像花费的时间约为0.72 s，具有很强的鲁棒性和较高的分割精度。本算法能精确完整地分割出肺部区域并保留了肺区内的细节信息。

植物细胞周期与增值细胞生长分化学习教案.pptx

这是本人自己用C语言编写的一个由离散数据点生成TIN（不规则三角网）的DOS程序实例，有EXE可执行文件并附带源代码和详细的注释以及供测试用的数据，源代码可在Turbo C环境下编译。三角形生长算法是GIS初学者比较容易掌握的一种生成TIN的方法。

使用此代码模拟基本的微观结构演变。 这是一个相当古老的代码。 将很快在 2D 和 3D 中发布更新的代码。 此版本使用环绕边界条件，与新代码相比，计算速度稍慢。 但是，我正在对较新的版本进行一些更改。 所以，当心新版本.. :)

基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割

此代码使用格子 Boltzmann 方法 (LBM) 来解决 KNO3-H2O 系统的一维批量结晶过程 [1]。 此处介绍的 LBM 使用坐标变换来实现非均匀网格。 详细信息可以在 Majumder 等人中找到。 [1]。 作者： Aniruddha Majumder 和 Vinay Kariwala 化学与生物医学工程学院， 新加坡南洋理工大学。 如果您使用的是代码，请引用以下参考。 参考[1] A. Majumder、V. Kariwala、S. Ansumali、A. Rajendran。 用于结晶过程的熵晶格玻尔兹曼方法。化学。 英。 科学，2010，65 (13)，第 3928-3936 页。

这是我做的一个基于区域生长算法的程序，设置阈值和生长点就开始生长，找出我们设置生长点所在的国家，并把这个国家涂成红色。本程序绝对可以运行，压缩文件中并附程序例图！重要代码都有注释，适合初学者！

MAYA的一款植物生长插件，简单好用，级别一般，但是很容易上手，可以生长在建筑物表面，比如爬山虎之类。