MATLAB实现李纯明博士图像分割算法：区域竞争与边界演化优化

资 源 简 介

本项目基于李纯明博士经典图像分割理论，通过MATLAB实现了高效的图像分割算法。核心功能包括区域竞争能量最小化、边界演化曲线驱动和自适应阈值处理，能够自动识别图像目标区域。

详 情 说 明

李纯明博士图像分割算法的MATLAB实现与优化

项目介绍

本项目基于李纯明博士提出的经典图像分割理论，实现了一个高效的图像分割MATLAB程序。该算法通过水平集方法和区域竞争模型，实现了对图像中目标区域的自动识别与精确分割。程序采用偏微分方程数值求解技术，具有较高的分割精度和鲁棒性，适用于自然图像、医学影像、遥感图像等多种场景。

功能特性

• 基于区域竞争的能量最小化分割：通过能量函数最小化实现最优分割边界
• 边界演化曲线驱动：利用水平集方法进行动态边界演化
• 自适应阈值处理：根据图像特性自动调整分割参数
• 多格式图像支持：支持.jpg、.png、.tif等常见图像格式
• 彩色/灰度图像处理：可同时处理灰度图像和彩色图像
• 分割质量评估：提供Dice系数、Jaccard指数等评估指标

使用方法

1. 准备待分割图像（建议分辨率：100x100至4000x4000像素）
2. 运行主程序文件
3. 根据提示选择输入图像和参数设置
4. 程序自动执行分割并生成结果
5. 查看分割结果图像、边界坐标和评估指标

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了图像分割算法的核心功能模块，包括图像预处理、水平集初始化、区域竞争能量函数构建、偏微分方程数值求解、边界演化迭代控制、分割结果后处理以及性能评估指标计算等完整流程。该文件通过参数配置接口接收用户输入，协调各算法模块协同工作，最终输出分割结果及相关分析数据。