MATLAB基于区域活动轮廓模型的图像分割工具箱

资 源 简 介

本项目提供了一种基于区域统计特征的活动轮廓分割方法的MATLAB实现。算法通过曲线演化自适应捕捉目标轮廓，适用于不均匀纹理图像的分割任务。支持多种能量函数和初始化方式，包含可视化工具便于结果分析。

详 情 说 明

基于区域活动轮廓模型的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了经典的基于区域信息的活动轮廓模型，通过曲线演化过程自适应地分割图像中的目标区域。该方法特别适用于具有不均匀纹理或灰度分布的目标分割，采用水平集方法进行隐式曲线表达，结合区域统计特征驱动轮廓演化。系统核心采用偏微分方程数值求解（有限差分法），支持多种区域统计模型（如Chan-Vese模型），提供完整的图像分割解决方案。

功能特性

• 自适应分割：能够根据图像区域内外的灰度统计特征自动演化轮廓曲线
• 多模型支持：内置Chan-Vese等经典区域活动轮廓模型
• 灵活初始化：支持矩形/圆形初始掩码或手动指定初始曲线
• 过程可视化：实时显示轮廓演化过程，生成演化动画
• 结果评估：提供Dice系数、分割精度等量化评估指标
• 参数可配置：开放迭代次数、时间步长、正则化参数等关键参数调整

使用方法

输入要求

1. 图像数据：二维灰度图像矩阵（uint8或double类型）
2. 初始轮廓：可通过预设几何形状或手动绘制指定初始曲线
3. 参数配置：设置迭代次数、时间步长、正则化系数等算法参数

输出结果

1. 分割边界：最终分割结果的边界曲线坐标序列
2. 二值掩码：分割结果对应的逻辑掩码矩阵
3. 演化动画：轮廓演化全过程的动态可视化
4. 评估指标：分割精度的量化评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体包含图像数据读取与预处理、初始轮廓生成、水平集函数初始化、区域统计模型计算、偏微分方程有限差分数值求解、曲线演化迭代控制、分割结果后处理与边界提取、可视化展示与评估指标计算等完整功能链路。该文件通过模块化设计实现了从输入到输出的全自动化分割流程。