区域生长算法原理及实现 信托法基本原理是什么

写在前面

前面写了OTSU算法、最大熵算法、自适应阈值法，这些都是基于阈值的分割算法。

今天写一下基于区域的分割算法，其中最为有名和经典的就是区域生长算法。值得说明的是：OpenCV没有提供区域生长算法的API。

优点：基本思想相对简单，通常能将具有相同特征的联通区域分割出来，并能提供很好的边界信息和分割结果。在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图象，如自然景物、硬币、医学图像等。

缺点：区域生长法是一种迭代的方法，空间和时间开销都比较大，噪声和灰度不均一可能会导致空洞和过分割，并在对图像中的阴影效果处理上往往不是很好。 

 

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。

8连通

 

基于OpenCV实现

用了一个交互，采用鼠标选取种子，但是只做了单个种子的，多种子可以在此基础上扩展。

#include #include #include #include /***************************************************************************************Function: 区域生长算法Input: src 待处理原图像 pt 初始生长点 th 生长的阈值条件Output: 肺实质的所在的区域 实质区是白色，其他区域是黑色Description: 生长结果区域标记为白色(255),背景色为黑色(0)Return: NULLOthers: NULL***************************************************************************************/void RegionGrow(cv::Mat& src, cv::Mat& matDst, cv::Point2i pt, int th){cv::Point2i ptGrowing;//待生长点位置int nGrowLable = 0;//标记是否生长过int nSrcValue = 0;//生长起点灰度值int nCurValue = 0;//当前生长点灰度值matDst = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);//创建一个空白区域，填充为黑色//生长方向顺序数据int DIR[8][2] = { { -1, -1 }, { 0, -1 }, { 1, -1 }, { 1, 0 }, { 1, 1 }, { 0, 1 }, { -1, 1 }, { -1, 0 } };std::vector vcGrowPt;//生长点栈vcGrowPt.push_back(pt);//将生长点压入栈中matDst.at(pt.y, pt.x) = 255;//标记生长点nSrcValue = src.at(pt.y, pt.x);//记录生长点的灰度值while (!vcGrowPt.empty())//生长栈不为空则生长{pt = vcGrowPt.back();//取出一个生长点vcGrowPt.pop_back();//分别对八个方向上的点进行生长for (int i = 0; i(src.cols - 1) || (ptGrowing.y > src.rows - 1))continue;nGrowLable = matDst.at(ptGrowing.y, ptGrowing.x);//当前待生长点的灰度值if (nGrowLable == 0)//如果标记点还没有被生长{nCurValue = src.at(ptGrowing.y, ptGrowing.x);if (abs(nSrcValue - nCurValue) < th)//在阈值范围内则生长{matDst.at(ptGrowing.y, ptGrowing.x) = 255;//标记为白色vcGrowPt.push_back(ptGrowing);//将下一个生长点压入栈中}}}}}void on_MouseHandle(int event, int x, int y, int flags, void* param){cv::Mat& src = *(cv::Mat*) param;cv::Mat src_gray, dst;if (src.channels() > 1)cv::cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);cv::Point2i pt;switch (event){//左键按下case cv::EVENT_LBUTTONDOWN:{//x:列 y:行 pt=cv::Point2i(x, y);std::cout