基于SLIC和区域生长的目标分割算法

传统区域生长算法的分割结果依赖于种子点的选取,且图像自身的噪声以及灰度值不均匀等问题易在分割目标过程中形成分割空洞,针对以上问题提出了基于超像素的改进区域生长算法。采用拉普拉斯锐化,增强待分割目标边界,之后根据像素灰度相似的特征采用SLIC（简单线性迭代聚类算法）超像素分割将原始图像分割成若干不规则区域,建立不规则区域间的无向加权图,选取种子区域,根据无向加权图以分割好的不规则区域为单位进行区域生长,最后在分割目标边缘处以像素为单位做区域生长,细化边界。对比于传统区域生长算法,改进后的算法在分割结果上受种子点选取影响较小,且能有效地解决分割空洞等问题。对比于聚类分割,Otsu（最大类间方差）阈值分割法等典型算法,该算法在分割精度上具有明显优势。