MATLAB实现的Chan-Vese主动轮廓图像分割系统

资 源 简 介

本项目提供基于Chan-Vese模型的主动轮廓图像分割MATLAB实现，通过水平集方法自动演化曲线，稳定检测图像中的物体边界。系统支持图像预处理与初始轮廓设置，具备良好的鲁棒性和分割精度，适用于多种图像分析场景。

详 情 说 明

Chan-Vese无边界主动轮廓图像分割系统

项目介绍

本项目实现了基于Chan-Vese(CV)模型的主动轮廓图像分割算法。该算法能够自动检测图像中的物体边界，通过水平集方法演化曲线，实现与初始轮廓位置无关的稳定分割效果。系统采用能量最小化原理，无需依赖图像梯度信息，特别适用于边界模糊或断续的目标分割。

功能特性

• 自动轮廓演化：基于CV能量泛函最小化，实现轮廓曲线的自动演化
• 初始位置无关：分割结果对初始轮廓位置不敏感，具有较强的鲁棒性
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式输入
• 参数可配置：提供丰富的参数调节选项，适应不同分割需求
• 可视化分析：提供分割过程动画、收敛曲线等多角度可视化结果
• 性能评估：自动计算Dice系数、分割精度等量化指标

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. 设置参数：根据需要调整迭代次数、收敛容差、正则化参数等
3. 运行分割：执行主程序启动分割过程
4. 查看结果：获取二值掩模、边界叠加图、演化动画等输出文件

可选参数包括：

• 初始水平集函数（默认自动生成圆形初始轮廓）
• 迭代次数阈值
• 收敛容差参数
• 正则化参数λ1、λ2
• 时间步长Δt

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了图像分割的全流程处理能力，包括图像读取与预处理、水平集函数初始化、CV模型能量泛函构建与最小化求解、轮廓曲线演化控制、分割结果可视化生成以及性能指标计算等核心功能模块。该文件通过协调各算法组件的工作流程，实现了从原始图像输入到最终分割结果输出的完整处理链路。