MATLAB主动轮廓模型图像分割算法实现

资 源 简 介

该项目提供基于主动轮廓模型的MATLAB图像分割工具，通过梯度与区域特征驱动轮廓曲线从初始位置自动演化至目标边界，实现高精度分割。适用于医学图像、物体识别等场景。

详 情 说 明

基于主动轮廓模型的图像分割MATLAB算法实现

项目介绍

本项目提供了一个用于图像分割的主动轮廓（Snake）模型的MATLAB实现。算法通过能量最小化过程，使初始轮廓曲线根据图像能量梯度或区域特征自动变形，最终精确匹配目标边界。支持边缘驱动和区域驱动两种处理模式，能够有效处理含噪声和纹理复杂的图像，具备良好的抗干扰性与自适应能力。

功能特性

• 双模式驱动：支持基于边缘驱动和区域驱动的两种图像分割模式
• 自适应变形：通过梯度向量流（GVF）场计算实现轮廓的智能形变
• 鲁棒性强：能够有效处理噪声图像和纹理复杂场景
• 可视化输出：提供分割结果图像和能量收敛曲线分析
• 参数可调：支持弹性系数、刚性系数、图像能量权重等参数灵活配置

使用方法

1. 准备输入数据：

- 输入图像：准备待分割的二维灰度图像（jpg/png/bmp格式） - 设置初始轮廓：可通过手动输入点集或预设图形（圆形/矩形）生成轮廓起点

1. 参数配置：

- 根据图像特性选择边缘驱动或区域驱动模式 - 调整能量函数参数（弹性系数、刚性系数、图像能量权重等）

1. 执行分割：

- 运行主程序开始轮廓演化过程 - 监控能量收敛情况，可适时调整参数或停止迭代

1. 结果获取：

- 分割结果图像：包含轮廓线或区域填充的可视化结果 - 最终轮廓坐标：收敛后的边界点位置数据 - 能量收敛曲线：迭代过程中的能量变化分析图

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

主程序文件集成了项目的核心功能，包括图像数据加载与预处理、初始轮廓定义、主动轮廓能量函数构建、梯度向量流场计算、轮廓演化迭代控制、能量最小化优化、结果可视化与输出等完整处理流程。通过调用不同的能量函数模块，实现了边缘驱动与区域驱动两种分割模式的统一处理框架，并提供了详细的收敛分析和分割效果评估功能。