基于区域生长法的图像分割MATLAB代码
描述
本仓库提供了一个基于区域生长法的图像分割MATLAB代码实现。该代码是根据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》实现的。该方法主要包括以下四个主要部分：
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将RGB图像转换为YCbCr颜色空间：首先将输入的RGB图像转换为YCbCr颜色空间，以便更好地处理颜色信息。
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自动选种：通过自动选择种子点，为区域生长提供初始点。
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基于初始种子的区域生长：从选定的种子点开始，逐步扩展区域，直到满足停止条件。
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合并相似区域：在区域生长完成后，合并相似的区域，以进一步优化分割结果。
实验结果
我使用从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的图像进行了实验。以下是一些实验结果，每张图像下方给出了最终的相似度和大小阈值。
- 相似度：0.1，大小：1/150
- 相似度：0.2，大小：1/80
- 相似度：0.15，大小：1/100
- 相似度：0.1，大小：1/100
- 相似度：0.14，大小：1/60
- 相似度：0.17，大小：150
- 相似度：0.1，大小：1/15
这些结果展示了在不同阈值设置下的分割效果。通过调整相似度和大小阈值，可以获得不同的分割结果。
使用方法
- 下载代码：从本仓库下载MATLAB代码文件。
- 运行代码：在MATLAB环境中打开代码文件，并运行代码。
- 调整参数：根据需要调整相似度和大小阈值，以获得最佳的分割效果。
注意事项
- 代码中使用的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。
- 如果存在错误，错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。
- 通过调整阈值，可以进一步优化分割结果。
希望这个代码对你在图像分割方面的研究有所帮助！