， 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．

利用MATLAB编程，来实现图像分割，效果不错

基于区域相似的图像分割 matlab的区域生长算法

区域生长算法很好的实现了图像分割，以及边缘提取

图像分割 区域生长 是我们理论分析的好帮手

江苏科技大学数字图处理之图像分割之区域生长法，本人自己整理的读书笔记

区域增长算法c++和opencv的完整代码，包括测试函数，只是一个cpp文件，自己创建工程后，改写图像目录即可运行。

这是用基于区域的种子区域生长方法实现的彩色图像分割，分割效果相当好，最重要的是实现了彩色图像的分割，欢迎大家分享。