基于主动轮廓模型的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现主动轮廓模型（Snake模型）的图像分割算法。系统支持自动或交互式初始化轮廓，通过迭代优化提取图像中的目标边界。适用于灰度与彩色图像，并提供轮廓演化过程可视化，便于分析分割效果。

详 情 说 明

基于主动轮廓模型(Active Contours)的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主动轮廓模型（Snake模型）的图像分割算法。系统能够通过自动或交互式方式初始化轮廓线，并利用迭代优化算法使其逐渐贴合图像中的目标边界，实现精确的图像分割。该系统支持灰度图像和彩色图像的处理，提供分割过程的可视化，并输出多种格式的分割结果。

功能特性

• 多图像格式支持：可处理JPEG、PNG、BMP等格式的灰度/彩色图像
• 灵活轮廓初始化：支持手动绘制或自动生成的闭合多边形/椭圆作为初始轮廓
• 参数可配置：允许调整弹性系数、刚性系数、迭代次数、收敛阈值等关键算法参数
• 结果多样化输出：

- 标注最终轮廓线的原始图像 - 目标区域为1、背景为0的二值掩模 - 最终轮廓点的(x,y)坐标序列 - 轮廓迭代演化过程的动态演示

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像放置于指定目录
2. 设置初始轮廓：通过交互界面手动绘制或选择自动生成初始轮廓
3. 配置算法参数：根据图像特性调整模型参数以获得最佳分割效果
4. 执行分割算法：运行主程序开始轮廓演化过程
5. 查看与保存结果：分析分割结果并保存所需的输出格式

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心功能，主要包括图像数据的读取与预处理、交互式轮廓初始化界面的呈现、主动轮廓模型关键参数的设置、基于梯度下降的轮廓迭代优化过程的执行、分割结果的可视化展示以及最终二值掩模和轮廓坐标数据等多种输出形式的生成与保存。