摘要：作为图像处理问题中的一个典范，图像分割的目的是将目标图像划分为不同区域，基于区域生长的分割方法是以直接寻找区域为基础的分割技术。根据事先确定的准则将像素或者子区域聚合成为更大区域，就便是区域生长的方法。以一组“种子”点作为开始，而后将与种子点具有相似性质（诸如灰度或者衍射的特定范围）的相邻像素归类到生长区域的每个种子点上，这是区域生长的基本方法。   

区域生长法是一种比较古老的图像分割法，Levine等人提出最早的区域生长法图像分割。用公式描述一个终止规则是区域生长的重要问题之一。一般而言，如果没有像素符合加入选定区域的条件，区域生长就会停止。设计中算法的设计就是以此作为基础的，在图像的遍历过程中找出初始像素并测试初始像素的八邻域满足设定条件的种子并将每次新增加的种子点作为下次遍历的中心点，直到区域停止生长。

关键词：图像分割；区域生长；生长准则；灰度差

目录

摘要

ABSTRACT

1  引言-1

2　图像处理的基本概念-2

2.1　图像-2

2.2　数字图像-2

2.3　图像处理技术-3

2.4　数字图像处理技术-3

3　 图像分割综述-6

3.1　图像分割背景及现状-6

3.2　图像分割的应用-7

3.3　图像分割定义-7

3.4　常用图像分割方法-8

3.4.1　直方图阈值法-8

3.4.2　特征空间聚类法-8

3.4.3　边缘检测法-9

3.4.4　模糊方法-9

3.4.5　人工神经网络的方法-9

3.4.6　基于小波变换的分割方法 -9

3.4.7　基于区域生长法-9

4 　种子区域生长法-11

4.1　区域生长法背景-11

4.2　区域生长法原理-11

4.3　区域生长算法步骤-13

4.4　实验结果分析-14

5　 总结及展望-18

致谢-19

附录-21