MATLAB平面闭合样条形变轮廓图像分割工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供基于可变形轮廓技术的图像与视频分割解决方案，支持平面闭合样条的动态操控。核心功能包括轮廓拓扑演化（合并与分裂）和处理多帧多目标分割，适用于复杂场景下的对象分割需求。

详 情 说 明

平面闭合样条形变轮廓图像分割工具箱

项目介绍

本工具箱专注于通过可变形轮廓（动态轮廓）技术实现高效的图像与视频分割。采用平面闭合样条参数化建模方法，结合能量最小化轮廓形变算法，能够精确捕捉图像中的目标边界。支持多目标同时分割与多帧序列处理，特别适用于需要拓扑自适应（轮廓合并与分裂）的应用场景，如医学影像分析和运动目标追踪。

功能特性

• 动态轮廓演化：基于能量最小化原理驱动轮廓形变，实现精准边界定位
• 拓扑自适应：支持轮廓在演化过程中的合并与分裂操作（注：不支持孔洞生成）
• 多目标处理：可同时处理单帧图像中的多个目标分割任务
• 时序连续性：支持视频序列的多帧连贯分割，保持时序一致性
• 灵活参数配置：提供完整的形变参数控制（迭代次数、平滑系数、梯度权重等）
• 多格式输出：输出分割掩模、优化轮廓坐标及演化过程可视化

使用方法

输入数据准备

1. 图像数据：单帧/多帧灰度或RGB图像（2D/3D矩阵格式）
2. 初始轮廓：初始轮廓坐标集合（N×2矩阵格式，每行表示一个顶点坐标）
3. 形变参数：配置迭代次数、平滑系数、梯度权重等参数

基本调用流程

% 读取输入图像 imageData = imread('input_image.png');

% 设置初始轮廓（示例为矩形轮廓） initialContour = [x1,y1; x2,y2; ...; xn,yn];

% 配置形变参数 parameters.iterations = 100; parameters.smoothness = 0.5; parameters.gradientWeight = 1.2;

% 执行分割 [optimizedContours, binaryMask, evolutionAnimation] = main(imageData, initialContour, parameters);

输出结果

1. 优化轮廓：单元格数组格式，每单元包含一个闭合轮廓的顶点坐标序列
2. 分割掩模：与输入图像同尺寸的二值图像，标识分割区域
3. 演化动画：轮廓演化过程的可视化结果（可选输出）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上（处理大尺寸图像或视频序列时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了轮廓初始化、能量函数构建、迭代优化及结果输出的完整流程。具体实现了样条参数化建模、轮廓形变驱动、拓扑变化检测与处理、多目标协调演化等核心算法模块，并提供了分割结果的可视化生成功能。