MATLAB蚁群算法驱动的智能图像分割与医学影像轮廓提取系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现蚁群优化算法，模拟蚂蚁觅食行为进行图像分割。适用于自然图像与医学MRI影像，通过信息素扩散自适应识别目标轮廓，有效提取清晰边界。提供高效智能的图像分析解决方案。

详 情 说 明

基于蚁群算法的智能图像分割与医学影像轮廓提取系统

项目介绍

本项目基于蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO），通过模拟自然界中蚁群觅食时释放信息素与路径寻找的智能行为，实现高效、自适应的图像分割。系统能够处理普通自然图像与医学核磁共振（MRI）图像，自动识别图像中目标区域与背景区域之间的边界，并提取出清晰的目标轮廓。在医学影像分析领域，本系统对MRI图像具有较好的分割效果，可为医疗诊断提供辅助分析工具。

功能特性

• 通用图像分割：支持彩色与灰度图像的分割，适用于多种常见格式（如jpg, pmp, bmp等）。
• 医学影像适配：专门优化对医学MRI图像（DICOM格式或灰度图像）的分割能力，适应医学影像的复杂特征。
• 自适应轮廓提取：通过蚁群算法模拟信息素扩散与蚂蚁觅食过程，无需预设精确种子点，自适应识别目标边界。
• 参数可配置：允许用户调整蚁群规模、信息素挥发系数、迭代次数等参数，以平衡分割精度与计算效率。
• 结果可视化：输出分割后的二值图像，以及将提取的轮廓叠加于原图的效果图，便于直观评估分割结果。
• 精度评估：提供分割边界与真实边界（如有标注）的误差指标，量化分割性能。

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的图像（普通图像或医学MRI图像）置于指定输入目录。
2. 参数设置（可选）：根据需要修改参数配置文件，调整算法参数（如蚂蚁数量、信息素挥发速率等）。
3. 运行主程序：执行系统主入口文件，启动分割流程。
4. 获取输出结果：程序运行完成后，在输出目录中查看生成的分割二值图、轮廓叠加图及精度评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：不少于 4 GB RAM（处理大尺寸图像时建议 8 GB 以上）
• 存储空间：至少 1 GB 可用空间

文件说明

main.m 作为系统的核心入口与总控调度模块，其核心功能涵盖：读取用户输入的图像数据与参数配置；调用蚁群算法主循环完成图像像素点的分类与边界探测；协调信息素更新、蚂蚁路径选择等关键步骤的执行流程；实现分割结果的后处理与轮廓提取；最终生成并保存分割图像、轮廓效果图及精度评估数据。