gusucode.com > 精通Matlab数字图像处理与识别源码程序 > 精通Matlab数字图像处理与识别源码程序/chapter11/code/regionGrow.m

    function J = regionGrow(I)
% 区域生长，需要以交互方式设定初始种子点，具体方法为鼠标单击图像中一点后，按下回车键
%
% 输入：I - 原图像
% 输出：J - 输出图像

if isinteger(I)
    I=im2double(I);
end
figure,imshow(I),title('原始图像')
[M,N]=size(I);
[y,x]=getpts;             %获得区域生长起始点
x1=round(x);            %横坐标取整
y1=round(y);            %纵坐标取整
seed=I(x1,y1);           %将生长起始点灰度值存入seed中
J=zeros(M,N);          %作一个全零与原图像等大的图像矩阵J，作为输出图像矩阵
J(x1,y1)=1;             %将J中与所取点相对应位置的点设置为白
sum=seed;              %储存符合区域生长条件的点的灰度值的和
suit=1;                 %储存符合区域生长条件的点的个数
count=1;               %记录每次判断一点周围八点符合条件的新点的数目
threshold=0.15;         %阈值，注意需要和double类型存储的图像相符合
while count>0
    s=0;                   %记录判断一点周围八点时，符合条件的新点的灰度值之和
     count=0;
     for i=1:M
       for j=1:N
         if J(i,j)==1
          if (i-1)>0 & (i+1)<(M+1) & (j-1)>0 & (j+1)<(N+1)  %判断此点是否为图像边界上的点
           for u= -1:1                               %判断点周围八点是否符合阈值条件
            for v= -1:1
              if  J(i+u,j+v)==0 & abs(I(i+u,j+v)-seed)<=threshold& 1/(1+1/15*abs(I(i+u,j+v)-seed))>0.8
                           J(i+u,j+v)=1;
                    %判断是否尚未标记，并且为符合阈值条件的点
                    %符合以上两条件即将其在J中与之位置对应的点设置为白
                 count=count+1;
                 s=s+I(i+u,j+v);                      %此点的灰度之加入s中
              end
            end
           end
          end
         end
       end
     end
    suit=suit+count;                                   %将n加入符合点数计数器中
    sum=sum+s;                                     %将s加入符合点的灰度值总合中
    seed=sum/suit;                                    %计算新的灰度平均值
end