Haralick区域增长算法Matlab实现

Haralick 的区域增长算法，用起来还挺有意思。它不光看像素值，还把纹理特征拉进来一起，像对比度、能量这些东西，用GLCM搞定，细节把控得更精细，分割效果也自然跟着提升。

在 Matlab 里实现也不算麻烦，关键是你得先理解怎么算GLCM，方向、距离选得好，后面的一堆纹理特征都能顺下来。代码基本就是围绕着“找种子-算相似度-扩展区域”这条线来展开的，逻辑清晰，适合拿来改造。

你要是做图像分割，比如纹理的医学图像、卫星遥感图像，这套方法还挺靠谱，毕竟比起纯像素灰度的比较，纹理更能反映结构性信息。代码也挺友好，主要是一些函数调用，像graycomatrix、graycoprops这些，文档一查就懂。

不过哦，记得参数别乱设。邻接距离、方向、相似度阈值这些，换一换结果都大变样，最好一边跑一边调。还有种子点选得好不好，也直接影响效果，图像多样性大时建议用自动选种子的方法。

如果你在找一套能玩得转的纹理型图像分割代码，这份 Matlab 实现还是挺值得一试的。要是感兴趣，可以顺手看看这几个相关文章：

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建议你拿真实项目图像去试试效果，理论归理论，最终还是得看实战表现。