基于卷积运算的MATLAB多相CV模型水平集波动抑制优化方案

资 源 简 介

本项目实现改进的多相Chan-Vese图像分割模型，采用高斯卷积方法处理水平集函数的波动问题，通过卷积运算直接修正水平集函数，避免传统符号函数重新初始化过程，有效提升分割精度和计算效率。

详 情 说 明

基于卷积运算的多相CV模型水平集波动抑制优化项目

项目介绍

本项目实现了一种改进的多相Chan-Vese (CV) 图像分割模型，针对传统水平集方法中存在的波动问题进行优化。通过引入Li Cunming提出的高斯卷积方法，直接在水平集函数上进行卷积运算来修正波动，避免了传统符号函数重新初始化的复杂过程。项目能够有效监控并控制水平集函数在迭代过程中的波动范围，显著提高了分割算法的稳定性和收敛效率。

功能特性

• 改进的多相CV模型: 支持多相图像分割，能够处理复杂的图像区域划分
• 高斯卷积波动抑制: 采用高斯卷积方法直接修正水平集函数，避免重新初始化
• 自适应波动控制: 实时监控水平集函数波动范围，并基于阈值参数进行自适应调整
• 完整可视化展示: 提供水平集演化过程动画、波动范围变化曲线等多维度可视化
• 精准评估体系: 包含Dice系数、Hausdorff距离等多种分割精度评估指标
• 灵活参数配置: 支持自定义卷积核参数、CV模型参数和波动阈值参数

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入数据: 加载待分割的二维/三维灰度图像数据（矩阵格式）
2. 设置初始参数:

- 初始水平集函数（可自动生成或手动指定） - 卷积核参数（标准差σ，核尺寸） - CV模型参数（λ1，λ2，时间步长，迭代次数） - 波动阈值参数（最大允许波动范围）

1. 执行分割算法: 运行主程序启动水平集演化过程
2. 查看输出结果:

- 最终分割结果（二值/多值分割图像） - 水平集函数演化过程动画 - 波动范围变化曲线图 - 分割精度评估指标报告 - 迭代过程详细日志文件

参数配置示例

% 图像输入 image_data = imread('sample_image.png');

% 水平集初始化 initial_levelset = initialize_levelset(image_size);

% 卷积参数设置 gaussian_sigma = 1.5; kernel_size = 5;

% CV模型参数 lambda1 = 1.0; lambda2 = 1.0; time_step = 0.1; max_iterations = 500;

% 波动控制参数 fluctuation_threshold = 0.05;

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM（处理大尺寸图像建议16GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间
• 显卡：支持OpenGL的显卡（用于三维图像处理和可视化）

文件说明

主程序文件实现了完整的图像分割流程，包括图像数据预处理、水平集函数初始化、多相CV模型演化计算、基于高斯卷积的波动抑制处理、演化过程可视化生成以及分割结果精度评估等核心功能。该文件整合了所有关键技术模块，通过参数化配置支持不同场景下的图像分割需求，并提供了详细的迭代过程监控和结果输出能力。