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区域生长算法是一种图像分割方法，能够将图像中具有相同特征的连通区域分割出来，同时保证较好的边缘信息。
区域生长算法的优点是简单，容易实现；但空间和时间复杂度较高，对分割图像要求较高，否则容易形成孔洞和过分割。
区域生长算法的基本思想是首先获取分割区域的一个种子点，然后在种子点的周围搜索与该种子点有相似性质的像素点，合并到种子区域中。然后将合并的像素作为新的种子点继续搜索，直到种子区域中所有像素周围没有相似的像素点，算法结束。
如果要实现区域生长算法，基本算法流程是：
1. 选取种子点p（x0，y0），用堆栈表示种子区域，将种子点push到种子堆栈中
2. 将种子堆栈中第一个种子点pop出堆栈，并以该点为中心，遍历该中心8邻域像素
3. 判断遍历像素点是否已经在种子区域中，如果否，判断遍历像素点是否满足相邻种子点相似性，如果像素点（x，y）满足相似性，将（x，y）push到堆栈中
4. 重复步骤 2-3，直至种子堆栈为空。
从基本思想可以知道，影响区域生长算法的要素有三个：种子点的选取；搜索路径的选择；像素相似性的判断。
种子点的选取：一般情况下，区域生长算法是半交互式的分割算法，需要用户选取种子点。也可以是通过其他算法计算出来的种子点。
搜索路径的选择：搜索路径一般选择相邻的像素，以二维图像为例，一般为8邻域搜索，或者4邻域搜索；以三维图像为例，一般为26邻域搜索或者6邻域搜索。
像素相似性的判断：相似性一般以像素值的相近程度为判断标准，例如，可以设置一定灰度范围做为相似的标准。也可以通过计算满足某种形状或者性质作为判断标准。
接着根据上文中提到的算法，作者提出一种C++的实现方法，该实现不基于任何类库，以二维图像为例，假设图像的数据类型为char型。
首先，为了便于操作，需要定义种子点的类：
class Point2D
{
public:
Point2D(){}
Point2D(int ix, int iy)
{
this->x = ix;
this->y = iy;
}
~Point2D(){}
Point2D operator+(const Point2D& a) const
{
return Point2D(x + a.x, y + a.y);
}
Point2D operator-(const Point2D& a) const
{
return Point2D(x - a.x, y - a.y);
}
bool operator=(const Point2D & a)
{
return (x == a.x && y == a.y);
}
int x;
int y;
};
然后，定义种子点的邻域信息：
const Point2D PointShift2D[8] =
{
Point2D(1, 0),
Point2D(1, -1),
Point2D(0, -1),
Point2D(-1, -1),
Point2D(-1, 0),
Point2D(-1, 1),
Point2D(0, 1),
Point2D(1, 1)
};
然后，定义区域生长算法类的头文件：
class RegionGrowing
{
public:
RegionGrowing();
~RegionGrowing();
void SetInputData(char *pData, int width, int height);
void SetSeedPoint(Point2D &p);
void SetThreshold(int low, int hight);
bool RegionGrow2D();
char* GetOutput();
private:
int LowThreshold;
int HighThreshold;
int Width;
int Height;
char *InputData;
char *OutputData;
Point2D SeedPoint;
};
然后，是区域生长算法类的实现：
#include "RegionGrowing.h"
#include <stack>
RegionGrowing::RegionGrowing()
{
this->InputData = nullptr;
this->OutputData = nullptr;
}
RegionGrowing::~RegionGrowing()
{
}
void RegionGrowing::SetInputData(char *pData, int width, int height)
{
this->InputData = pData;
this->Width = width;
this->Height = height;
}
void RegionGrowing::SetSeedPoint(Point2D &p)
{
this->SeedPoint = p;
}
void RegionGrowing::SetThreshold(int low, int high)
{
this->LowThreshold = low;
this->HighThreshold = high;
}
bool RegionGrowing::RegionGrow2D()
{
if (this->InputData == nullptr || this->OutputData == nullptr)
{
return false;
}
int index = this->SeedPoint.y * this->Width + this->SeedPoint.x;
int seedValue = this->InputData[index];
std::stack<Point2D> pointStack;
pointStack.push(this->SeedPoint);
memset(this->OutputData, 0, sizeof(char)*this->Width*this->Height);
while (!pointStack.empty())
{
Point2D topPoint = pointStack.top();
pointStack.pop();
for (int i = 0; i < 8; i++)
{
Point2D p = topPoint + PointShift2D[i];
index = p.y * this->Width + p.x;
if (this->InputData[index] > this->LowThreshold &&
this->InputData[index] < this->HighThreshold &&
this->OutputData[index] == 0)
{
this->OutputData[index] = 126;
pointStack.push(p);
}
}
}
return true;
}
char* RegionGrowing::GetOutput()
{
return this->OutputData;
}