基于GVF Snake的MATLAB图像分割工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了基于梯度向量流（GVF）的主动轮廓模型（Snake），可对二维灰度图像进行自动或交互式边界分割。用户可调整迭代次数、弹性系数等参数，并实时可视化分割过程，适用于医学图像或物体轮廓提取场景。

详 情 说 明

基于梯度向量流主动轮廓模型的图像分割系统（GVF Snake）

项目介绍

本项目实现了一种基于梯度向量流（GVF）场的主动轮廓模型（Snake）图像分割算法。GVF Snake通过构建一个梯度向量流场作为外部能量，有效扩大了主动轮廓的捕捉范围，并能够收敛到深度凹陷的边界区域。该系统支持对二维灰度图像进行自动或交互式的边界分割，适用于医学影像分析、自然图像处理等多种图像分割任务。

功能特性

• GVF场计算：采用数值偏微分方程求解技术（有限差分法）计算图像的梯度向量流场，提供强大的轮廓收敛外力。
• 主动轮廓演化：实现Snake模型的能量最小化算法，轮廓根据内部能量（弹性、刚性约束）和外部GVF能量进行动态演化。
• 交互式操作：支持用户通过鼠标点击设置初始轮廓点，方便进行交互式分割。
• 参数灵活调整：提供完整的参数接口，可调节GVF场平滑度、Snake迭代次数、弹性系数、刚性系数等关键参数。
• 过程可视化：实时显示轮廓演化过程及最终分割结果，清晰展示分割效果。
• 结果输出：输出最终的目标边界坐标序列，并可计算分割精度评估指标（如需要真值对比）。

使用方法

1. 准备输入图像：加载待分割的二维灰度图像（支持uint8或double类型矩阵）。
2. 设置初始轮廓：通过图形界面鼠标交互点击或直接输入坐标点集的方式定义初始轮廓。
3. 配置算法参数：根据图像特性调整GVF场参数（如μ）和Snake模型参数（如α、β、迭代次数等）。
4. 执行分割：运行主程序，系统将显示轮廓演化过程，直至收敛到目标边界。
5. 获取结果：程序输出最终分割边界坐标，并生成叠加了分割轮廓的原图可视化结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 内存要求：建议至少4GB RAM（处理大尺寸图像时需更多内存）

文件说明

主程序文件整合了图像分割流程的核心功能，包括读取输入图像数据、初始化分割参数、计算梯度向量流场、执行主动轮廓模型的迭代优化过程、实时可视化轮廓演化轨迹以及最终输出分割边界结果和评估指标。