基于MATLAB的改进水平集图像分割算法实现

资 源 简 介

该项目实现一种改进的局部能量函数水平集算法，适用于复杂边界和噪声图像的分割。通过自适应局部窗口、梯度修正和区域统计特征优化，能显著提升分割精度和边界定位效果。

详 情 说 明

基于改进局部能量函数的水平集图像分割算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的局部能量函数水平集算法，专门针对复杂边界和噪声干扰的图像分割场景。算法通过引入自适应局部窗口机制，动态调整能量函数的计算范围；采用梯度修正策略提升边界定位精度；结合区域统计特征优化演化过程。支持对医学图像、自然场景图像等多种类型图像进行精确分割，特别适用于边界模糊、强度不均匀的图像处理。

功能特性

• 改进的局部能量函数建模：有效处理强度不均匀和噪声干扰
• 自适应窗口机制：根据图像局部特征动态调整计算范围
• 梯度修正策略：提升边界定位精度和抗噪能力
• 多模态图像支持：适用于医学影像、自然场景等多种图像类型
• 可视化分析：提供分割过程动态演示和量化评估指标

使用方法

1. 输入准备：准备待分割的灰度图像（支持.jpg、.png、.bmp格式）
2. 初始设置：选择初始轮廓设置（可选矩形/圆形区域或手动绘制）
3. 参数配置：设置算法参数（时间步长、迭代次数、正则化系数等）和局部窗口大小自适应参数
4. 执行分割：运行主程序开始图像分割
5. 结果分析：查看分割结果可视化图像、演化过程动画和量化评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 内存建议4GB以上

文件说明

主程序文件实现了完整的图像分割流程，包括图像预处理、水平集初始化、改进局部能量函数计算、水平集函数演化控制、结果可视化和性能分析等功能模块。该文件整合了自适应窗口机制和梯度修正策略，提供用户交互界面用于参数设置和初始轮廓定义，并生成分割结果报告和演化过程动画。