MATLAB无边界主动轮廓图像分割系统 - Chan-Vese模型实现

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了基于Chan-Vese无边界主动轮廓模型的图像分割系统，支持灰度与彩色图像，通过自动化水平集函数初始化与偏微分方程迭代，精确分割图像边界，无需依赖初始轮廓位置，适用于医疗影像、物体识别等领域。

详 情 说 明

基于CV模型的无边界主动轮廓分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Chan-Vese(CV)无边界主动轮廓模型的图像分割系统。系统采用水平集方法，能够自动演化轮廓曲线并实现图像区域的精确分割。该模型不依赖图像梯度信息，对噪声和初始轮廓位置具有较强鲁棒性，适用于灰度图像和彩色图像的分割任务。

功能特性

• 自动初始化：支持圆形自动初始化水平集函数，消除对初始轮廓位置的依赖
• 自适应演化：采用偏微分方程数值求解方法，实现轮廓曲线的自适应变形
• 多图像支持：可处理灰度图像（二维矩阵）和彩色图像（三维矩阵）
• 参数可调：提供迭代次数、时间步长、正则化参数等关键参数调节接口
• 可视化展示：实时显示水平集演化过程、分割结果及性能指标
• 性能评估：提供分割精度、收敛曲线、计算时间等量化评估指标

使用方法

基本使用方法

% 读取图像 img = imread('test_image.jpg');

% 基础分割（使用默认参数） segmentation_result = main(img);

高级参数设置

% 自定义参数分割 params.iterations = 1000; % 迭代次数 params.timestep = 0.05; % 时间步长 params.mu = 0.15; % 正则化参数 params.initialization = 'auto'; % 自动初始化

result = main(img, params);

输出结果

系统将生成以下输出：

• 二值掩模图像（前景/背景分割结果）
• 水平集演化过程动画/图像序列
• 轮廓叠加显示图（原图+分割边界）
• 性能评估报告（精度、时间、收敛性等）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具包：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心分割流程，包括图像预处理、水平集函数初始化、偏微分方程数值求解、轮廓演化迭代计算、结果可视化与性能评估等完整功能。该文件整合了参数解析、算法执行和结果输出模块，为用户提供统一的操作接口，确保分割任务的高效执行。