边缘检测 Prewitt Roberts Log Canny Sobel 直线霍夫变换四边形区域生长阈值分水岭

点云分割是点云数据处理的关键环节，区域生长因在三维点云分割中易于实现、便于使用而得到了广泛应用，然而由于点云特征的不确定性及种子点选取不合理导致传统区域生长法局部分割性能不稳定。针对此问题，提出一种改进的区域生长分割方法。通过估算点云数据曲率大小，并将曲率最小点设置为种子节点，即从点云数据最平坦的区域开始生长，以减少分段总数，再根据点云数据的局部特征确定生长准则。实验结果表明，该方法不仅能有效地对点云数据进行分割，而且解决了传统区域生长分割不稳定的问题，提高了点云分割的精确性和可靠性。

区域生长算法，种子点选取

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。

基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割

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！

， 文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多 尺度分割算法。 首先利用图像梯度信息选取种子点 ； 其 次综合 高分辨率遥感 图像地物的局部光谱信息和全局形状信 息作 为 区域生长的准则进行 区域生长。迭代 这两个过程 ， 直到所有 区域 的平均面积大于设 定的尺度面积参数则停止生长。

【缺陷检测】基于区域生长算法实现焊接孔隙缺陷检测matlab.md

为了提高图像分割的效率，文章实现了自动种子点区域生长的并行运算．基于现有的区域生长串行算法，并行算法主要分为自动种子点选取、区域生长和区域合并3个步骤．文章利用CUDA技术在GPU上实现了种子点选取和初始区域生长的并行运算，CPU负责最后的区域合并．实验采用了NVDIA GeForce 9600M GT的GPU进行了并行实现，并与采用了Intel Core2 E7300 CPU计算机的计算性能进行了对比分析．实验结果表明：相比于非并行算法，并行算法的计算效率有显著提升，区域生长的实时性进一步提高．