MATLAB实现基于梯度向量流(GVF)的主动轮廓模型图像分割算法

资 源 简 介

本项目提供三种MATLAB实现的主动轮廓模型：基础snake模型、气球扩张模型和GVF模型。通过曲线离散化与能量最小化实现图像分割，包含完整算法比较与参数调优功能，适用于医学图像和物体轮廓提取。

详 情 说 明

基于梯度向量流(GVF)的主动轮廓模型图像分割算法实现与比较

项目介绍

本项目实现了三种主动轮廓模型（Snake）图像分割算法：基础主动轮廓模型、气球扩张模型和梯度向量流(GVF)模型。通过参数化方法对轮廓曲线进行离散化处理，采用能量最小化原理实现图像分割。项目提供完整的算法实现、参数调节接口和可视化分割结果，便于初学者理解Snake模型的基本原理和不同变体的性能差异。

功能特性

• 三种算法实现：基础Snake模型、气球扩张模型、GVF Snake模型
• 灵活参数调节：支持弹性系数、刚性系数、气球力系数、GVF平滑参数等关键参数自定义
• 完整可视化输出：

- 分割过程动态演示 - 能量收敛曲线分析 - 最终分割结果掩膜

• 性能对比分析：提供收敛速度、分割精度等量化指标对比报告
• 用户友好接口：支持手动绘制初始轮廓和自动生成初始轮廓两种模式

使用方法

1. 准备输入数据：

- 加载待分割的灰度图像（JPG、PNG、BMP等格式） - 设置初始轮廓点（手动选择或自动生成圆形轮廓）

1. 配置算法参数：

- 弹性系数(alpha)：控制轮廓的拉伸刚度 - 刚性系数(beta)：控制轮廓的弯曲刚度 - 气球力系数(kappa)：控制轮廓的扩张或收缩 - GVF平滑参数(mu)：控制梯度向量流场的平滑程度 - 迭代次数：最大优化迭代次数 - 收敛阈值：能量收敛判断阈值

1. 运行分割算法：

- 选择需要测试的算法类型 - 执行分割过程并观察实时演化

1. 查看输出结果：

- 分割后的二值掩膜图像 - 最终轮廓曲线坐标数据 - 迭代过程可视化动画 - 能量收敛曲线图 - 三种算法性能对比分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式读写

文件说明

主程序文件整合了图像加载与预处理、初始轮廓设定、三种主动轮廓模型的核心算法实现、迭代求解过程控制、实时可视化显示以及结果数据输出与分析等完整功能流程。该文件作为项目的总控入口，协调各算法模块执行，并提供参数配置界面和结果比较展示。