基于主动轮廓模型的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本项目实现一种基于主动轮廓模型的图像自动分割算法，通过初始化轮廓曲线并结合梯度信息与平滑约束，使轮廓逐步演化至目标边界。适用于医学影像与自然图像的高精度分割，支持MATLAB环境下的快速部署与可视化。

详 情 说 明

基于主动轮廓模型的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于主动轮廓模型（Active Contour Model）的图像自动分割算法。系统通过初始化轮廓曲线，结合图像梯度信息与轮廓平滑约束，利用水平集方法（Level Set Method）和能量最小化算法，使轮廓曲线逐步演化至目标边界。该系统适用于医学影像、自然图像等复杂场景的目标轮廓提取，并提供可视化分割过程和结果评估功能。

功能特性

• 自动图像分割：基于主动轮廓模型实现高精度目标轮廓提取
• 灵活初始轮廓设置：支持手动绘制或自动生成圆形/矩形初始轮廓
• 参数可调：可调节迭代次数、时间步长、平滑权重系数等算法参数
• 多格式支持：输入支持JPG/PNG/DICOM格式图像
• 丰富输出结果：

- 分割后的二值掩模图像（Binary Mask） - 轮廓演化过程动画（GIF/AVI格式） - 分割精度评估报告（Dice系数、Hausdorff距离等量化指标） - 目标边界坐标数据（MAT格式）

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的灰度图像放置在指定目录
2. 设置初始轮廓：选择手动绘制或自动生成初始轮廓
3. 配置算法参数：根据图像特性调整迭代次数、时间步长等参数
4. 执行分割算法：运行主程序开始轮廓演化过程
5. 查看结果：获取分割掩模、演化动画和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大尺寸图像建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，承担了完整的图像分割流程控制功能，具体实现了图像数据读取与预处理、初始轮廓的交互式设置、主动轮廓模型的核心演化算法执行、分割过程的可视化展示与动画生成、多种精度评估指标的计算与报告输出，以及最终分割结果的保存与导出等关键功能模块的集成与调度。