基于李纯明博士LBF模型的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本项目实现了李纯明博士提出的无需初始化的LBF图像分割模型，通过改进传统水平集方法，自动完成图像区域分割，无需人工指定初始轮廓，具有快速准确的分割效果。

详 情 说 明

基于李纯明博士LBF模型的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了李纯明博士提出的无需初始化的LBF（Local Binary Fitting）图像分割模型。该模型通过改进传统水平集方法，实现了对图像区域的自动分割，无需人工指定初始轮廓。系统能够快速准确地分割灰度图像中的目标区域，特别适用于医学图像、自然场景等复杂背景下的目标提取。模型通过局部二值拟合能量泛函最小化，结合边缘信息保持，实现鲁棒且高效的分割效果。

功能特性

• 自动初始化：无需人工指定初始轮廓，实现完全自动化的图像分割
• 局部二值拟合：采用局部能量拟合策略，提高对复杂背景和弱边界的适应能力
• 边缘优化：结合边缘检测信息，确保分割边界的准确性和光滑性
• 多输出结果：提供分割二值图、轮廓叠加图、收敛曲线和性能指标
• 参数可调：支持用户自定义迭代次数、收敛容差、正则化参数等关键参数

使用方法

基本调用

% 读取灰度图像 img = imread('input_image.jpg');

% 基本分割（使用默认参数） [binary_mask, contour_overlay, convergence_curve, metrics] = main(img);

高级调用（自定义参数）

% 设置分割参数 params.iterations = 200; % 最大迭代次数 params.tolerance = 1e-4; % 收敛容差 params.lambda = 0.1; % 正则化参数 params.sigma = 2.0; % 高斯平滑参数

% 执行分割 [binary_mask, contour_overlay, convergence_curve, metrics] = main(img, params);

输出说明

• binary_mask：分割结果二值图像（logical类型）
• contour_overlay：分割轮廓叠加图（uint8类型）
• convergence_curve：能量泛函收敛过程数据
• metrics：包含分割精度、运行时间等统计信息的结构体

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了LBF模型的核心分割算法，包含图像预处理、水平集初始化、局部二值拟合能量最小化迭代、边缘检测优化、收敛判断以及结果后处理等完整流程。该文件负责协调各功能模块的执行顺序，处理参数输入与结果输出，并生成分割性能评估报告。