经典c-v代码

资 源 简 介

经典c-v代码

详 情 说 明

Chan-Vese模型是著名的基于水平集的图像分割方法，它通过最小化能量函数来实现图像区域的划分。在M_s模型基础上改进的Chan-Vese算法主要优化了分割精度和收敛速度。

这段Matlab实现代码的核心思想是：首先初始化水平集函数，然后通过迭代计算来演化轮廓曲线。在每次迭代中，算法会计算内部和外部区域的平均灰度值，并根据能量泛函的梯度下降来更新水平集函数。

关键改进点包括：对M_s模型中区域项进行了正则化处理，加入边缘停止函数来增强边界捕捉能力，同时优化了数值离散化方案以提高计算稳定性。实现中还包含了对窄带技术的应用，只在水平集函数零值附近进行计算，显著提高了运算效率。

该代码模块化程度高，用户可以方便地调整参数如时间步长、正则化系数等。对于后续工作，建议关注以下几个改进方向：引入局部统计信息增强复杂背景下的分割效果，结合深度学习进行参数自适应调整，或者扩展为多相水平集框架处理多区域分割问题。