基于C-V模型的水平集图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了基于Chan-Vese（C-V）模型的水平集图像分割算法。通过初始化水平集函数并迭代求解偏微分方程，能有效分割灰度图像，尤其适用于模糊边界或噪声干扰的图像处理。

详 情 说 明

基于C-V模型的水平集图像分割MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了基于Chan-Vese（C-V）模型的水平集图像分割算法。该算法能够对灰度图像进行自动分割，特别适用于处理具有模糊边界或噪声干扰的图像。系统通过初始化水平集函数，迭代求解偏微分方程，最终获得稳定的分割边界。

功能特性

• 自动图像分割：无需先验知识，自动完成图像的分割过程
• 边界处理能力：适用于模糊边界和噪声干扰的图像分割
• 完整的处理流程：包含图像预处理、水平集初始化、迭代演化计算和分割结果可视化
• 参数可配置：支持自定义迭代次数、收敛容差、时间步长等参数
• 结果分析：提供分割结果、收敛曲线和性能报告

使用方法

输入要求

• 二维灰度图像矩阵（uint8或double类型）
• 可选的初始化参数：

- 初始水平集函数（如圆形或矩形初始化） - 迭代次数阈值（默认500次） - 收敛容差（默认1e-5） - 时间步长参数（默认0.1） - 正则化参数（默认0.1）

输出结果

• 分割后的二值掩码图像（logical类型）
• 最终的水平集函数矩阵（double类型）
• 分割边界叠加在原图上的可视化结果
• 迭代收敛曲线图
• 算法运行参数和性能指标报告（迭代次数、运行时间等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了完整的图像分割流程，包括图像加载与预处理、水平集函数初始化、基于C-V模型的偏微分方程迭代求解、收敛性判断以及结果可视化。该文件封装了有限差分法数值计算、能量泛函最小化过程和分割边界提取等核心算法模块，可直接运行以完成从原始图像到分割结果的完整处理流程。