基于Chan-Vese模型的主动轮廓图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目为MATLAB实现的Chan-Vese主动轮廓模型，支持灰度图像的二值分割。通过水平集方法演化轮廓，自动检测对象边界，无需依赖梯度信息。适用于图像处理及计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于Chan-Vese模型的主动轮廓图像分割MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了经典的Chan-Vese主动轮廓模型，采用水平集方法进行图像的二值分割。该算法能够自动检测图像中对象的边界，无需依赖梯度信息，适用于灰度图像的自动区域分割。通过偏微分方程数值求解和有限差分法，实现主动轮廓的演化过程。

功能特性

• 主动轮廓演化：基于水平集方法的轮廓自动演化
• 灰度图像分割：支持灰度图像的自动区域分割
• 灵活初始化：提供矩形区域或自定义初始轮廓选项
• 参数可调：支持时间步长、正则化参数等关键参数调节
• 实时可视化：轮廓演化过程的动态显示
• 多维度输出：分割结果、水平集函数、收敛曲线等分析输出

使用方法

1. 输入准备：

- 输入图像：灰度图像矩阵（uint8或double类型，建议尺寸256×256） - 初始参数：时间步长dt（默认0.5）、正则化参数mu（默认0.2）、区域参数lambda1/lambda2（默认1.0） - 初始轮廓：可选择矩形区域或提供初始水平集函数 - 迭代次数：最大迭代次数设置（默认200次）

1. 执行分割：

运行主程序即可开始分割过程，程序将显示实时演化动画

1. 输出结果：

- 二值分割图像（背景为0，目标区域为1） - 最终水平集函数分布图 - 能量函数收敛曲线 - 轮廓演化过程动画 - 分割性能统计信息（精度、迭代次数、计算时间）

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了Chan-Vese模型的核心算法流程，包括图像预处理、水平集函数初始化、有限差分法数值求解、轮廓演化迭代计算、实时可视化显示以及分割结果输出等完整功能。该文件整合了参数设置、迭代控制和结果分析模块，为用户提供一站式的图像分割解决方案。