MATLAB主动轮廓模型蛇形算法图像分割工具包

资 源 简 介

本项目实现8种蛇形算法变体（如ballon、distance等），提供MATLAB代码用于二值/灰度图像的轮廓提取、边缘检测和形状拟合。所有算法以独立m文件组织，便于研究和应用。

详 情 说 明

基于主动轮廓模型的蛇形算法多样例实现系统

项目介绍

本项目系统实现了8种主动轮廓模型（蛇形算法）变体，包括ballon、distance等经典算法，深入研究主动轮廓模型在图像分割中的应用。通过数值偏微分方程求解和能量泛函优化技术，实现对二值/灰度图像的轮廓提取、边缘检测和形状拟合功能。项目提供交互式参数调节界面和可视化对比工具，便于分析不同能量函数对轮廓演化过程的影响。

功能特性

• 多算法实现：集成8种蛇形算法变体，每个算法均以独立模块化文件呈现
• 灵活输入支持：支持JPG/PNG/BMP等标准图像格式，兼容灰度图（二维矩阵）和二值图（逻辑矩阵）
• 参数可配置：可调节初始轮廓位置、迭代次数阈值、能量函数权重等关键参数
• 丰富输出结果：

- 生成轮廓演化过程的全帧动画（GIF/AVI格式） - 输出最终轮廓坐标序列 - 计算轮廓长度、面积等形态参数 - 生成算法性能对比报告（迭代次数/收敛时间分析）

使用方法

1. 准备输入图像文件（推荐使用二值或高对比度灰度图）
2. 设置算法参数：包括初始轮廓位置、迭代次数、能量权重系数等
3. 选择需要运行的蛇形算法变体
4. 执行主程序，观察轮廓演化过程
5. 查看输出结果：动画文件、轮廓数据、性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大尺寸图像时建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像数据预处理、算法调度执行、参数配置管理、结果可视化输出和性能分析评估等功能模块。该文件负责协调各蛇形算法变体的调用，处理用户交互输入，生成完整的分析报告和动态演化过程记录，确保整个系统的工作流程顺畅运行。