基于Level Set测地活动轮廓的多目标图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了Level Set测地活动轮廓模型，支持对多目标图像进行鲁棒性轮廓提取。具备抗噪声能力和复杂背景适应性，适用于医学影像与目标识别，但需注意高精度演化导致的较高计算复杂度。

详 情 说 明

基于Level Set测地活动轮廓的多目标图像分割与轮廓提取算法

项目介绍

本项目实现了基于Level Set（水平集）方法的测地活动轮廓模型，用于对包含多目标的图像进行鲁棒的轮廓提取。该方法通过偏微分方程驱动曲线演化，能够有效处理带有噪声的复杂背景图像，精准分割出多个目标物体。算法核心利用水平集函数的隐式表达，避免了曲线参数化过程中的拓扑限制，使其自然地处理曲线分裂与合并，适应多目标场景。需要注意的是，由于水平集演化涉及高精度数值计算，算法计算复杂度较高，处理时间相对较长。

功能特性

• 多目标分割：能够同时分割图像中的多个目标物体，自动处理轮廓的拓扑变化（分裂与合并）。
• 强鲁棒性：对高斯噪声、椒盐噪声等常见图像噪声具有良好的抵抗能力。
• 自适应轮廓演化：基于图像的梯度信息驱动曲线演化，使其收敛于目标边界。
• 可选可视化输出：可生成水平集演化过程动画与迭代能量收敛曲线，便于观察和分析算法收敛性。

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的图像（JPG、PNG、BMP格式）放置在指定路径。
2. 配置参数：在代码中设置或调整相关参数，如迭代次数、时间步长、正则化参数等，以适应具体图像特性。
3. 运行主程序：执行主程序文件，算法将自动进行图像灰度化（若需要）、水平集初始化及演化计算。
4. 获取输出结果：

- 主要输出：生成二值分割掩膜图像，其中白色线条标识提取出的目标轮廓。 - 可选输出：如启用可视化选项，将额外生成演化过程动画（GIF或视频格式）和收敛曲线图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 内存建议：不少于4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件封装了算法的核心流程与功能。其主要实现了图像读入与预处理、初始水平集函数的构建、基于有限差分法的水平集演化迭代求解、演化过程的收敛性判断与控制、最终轮廓的提取与输出。此外，它还集成了对可选可视化功能的调用与管理，为用户提供了完整的算法执行流程。