MATLAB实现基于LBF模型的亮度非均匀图像分割系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现局部二值拟合（LBF）模型，通过高斯核构造局部能量项，有效分割亮度不均匀的医学/工业图像。系统解决了传统CV模型对非均匀亮度的局限性，提升分割精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于局部二值拟合（LBF）模型的亮度非均匀图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于局部二值拟合（Local Binary Fitting, LBF）能量模型的医学/工业图像分割系统。针对传统CV模型对亮度不均匀图像分割效果不佳的问题，本系统通过高斯核函数构造局部能量项，采用水平集演化方法实现能量泛函最小化，能够有效处理灰度不均匀的医学影像（如MRI、CT）和工业检测图像。系统提供完整的图像分割流程，包括初始轮廓定义、参数配置、分割执行、结果可视化和精度评估。

功能特性

• 自适应亮度不均匀图像分割：采用局部二值拟合能量模型，有效克服图像灰度不均匀带来的分割困难
• 多模态输入支持：支持DICOM、JPG、PNG等多种格式的灰度图像输入
• 灵活初始轮廓定义：提供矩形/圆形ROI工具和手动描点两种方式定义初始水平集
• 参数可配置优化：开放时间步长、迭代次数、正则化参数、高斯核尺寸等关键参数调节
• 全面结果输出：

- 分割结果二值掩膜 - 水平集演化过程动画 - 分割精度量化指标（Dice系数、Hausdorff距离） - 能量函数收敛曲线 - 分割边界叠加可视化

使用方法

基本操作流程

1. 图像加载：选择待分割的灰度图像文件
2. 初始轮廓设定：通过交互界面定义初始分割轮廓
3. 参数配置：根据图像特性调整模型参数
4. 执行分割：运行LBF算法进行图像分割
5. 结果分析：查看分割结果和精度评估指标

参数配置指导

• 时间步长：建议值0.1-1.0，影响演化稳定性
• 迭代次数：通常200-500次可达收敛
• 高斯核尺寸：控制局部区域大小，根据不均匀程度调整
• 正则化参数：保持水平集演化的规则性

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b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：4GB以上（处理大尺寸图像建议8GB+）
• 存储空间：1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像数据读取与预处理、初始水平集生成、局部二值拟合能量计算、水平集演化迭代执行、收敛条件判断、分割结果后处理与可视化输出。该文件通过协调各算法组件完成从图像输入到结果输出的完整分割流程，并提供了参数配置接口供用户调节模型性能。