基于Snake模型改进水平集演化的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本项目实现了一种融合Snake模型与水平集演化的新算法，专门用于高精度灰度图像分割。系统提供交互式演示，支持参数调整、分割过程可视化及效果对比，便于算法理解与二次开发。

详 情 说 明

基于Snake模型的改进水平集灰度图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种结合Snake主动轮廓模型与水平集演化的新型图像分割算法，专门针对灰度图像进行高精度分割。通过能量最小化、曲线拓扑自适应和边缘梯度停止函数设计，系统能够准确提取图像目标轮廓。系统提供交互式演示界面，支持分割过程可视化、参数实时调整和效果对比分析，便于算法原理理解与研究开发。

功能特性

• 智能分割算法：结合Snake模型的能量最小化机制与水平集演化的拓扑自适应能力
• 交互式操作：支持手动绘制初始轮廓与自动生成圆形初始轮廓两种模式
• 实时可视化：动态展示水平集曲面演化过程，直观呈现分割进展
• 参数可调：提供完整的参数调整界面，可优化分割效果
• 多格式支持：兼容JPG/PNG/BMP等常见灰度图像格式
• 量化评估：输出迭代次数、收敛精度、运行时间等量化指标

使用方法

1. 图像输入：载入JPG/PNG/BMP格式的灰度图像（uint8类型）
2. 预处理：可选择图像标准化处理，将像素值缩放至0-1范围
3. 初始设置：手动绘制目标区域轮廓或使用自动生成的圆形初始轮廓
4. 参数调整：根据图像特性设置合适的算法参数
5. 执行分割：启动分割算法，实时观察水平集演化过程
6. 结果输出：获取二值掩膜图像（背景为0，目标为255）及量化分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制器，承担着算法流程调度与用户交互管理的双重职责。它实现了图像数据加载与标准化预处理功能，提供初始轮廓的交互式定义界面，集成了Snake模型能量最小化与水平集演化计算的核心算法模块，负责分割过程的动态可视化展示，并最终输出了二值掩码分割结果与性能量化分析报告。