MATLAB实现的改进LBF快速图像分割系统

资 源 简 介

本项目基于李纯明博士的改进LBF模型，开发了无需人工初始化的图像分割算法。通过优化能量泛函和迭代策略，显著提升分割效率和精度。

详 情 说 明

基于李纯明博士改进LBF模型的快速图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种无需人工初始化的改进型局部二值拟合（LBF）图像分割模型。该模型在李纯明博士原LBF算法基础上，通过优化能量泛函设计、改进迭代策略并引入自适应轮廓初始化技术，实现了自动、快速且精准的图像分割。系统适用于医学影像分析、自然场景分割等多种图像类型，显著提升了分割效率与算法鲁棒性。

功能特性

• 自动初始化：无需人工干预，自动生成初始轮廓
• 高效分割：改进的能量泛函和快速水平集演化策略大幅提升计算速度
• 鲁棒性强：对图像噪声和初始位置变化具有良好的适应性
• 多格式支持：支持JPG、PNG、TIF等常见图像格式
• 结果可视化：提供分割边界叠加图和过程收敛曲线
• 性能评估：输出Dice系数、运行时间等量化指标

使用方法

基本使用

% 运行主程序进行图像分割 main();

参数配置（可选）

用户可通过修改参数设置来调整分割效果：

• max_iters: 最大迭代次数阈值
• tolerance: 收敛容忍度
• lambda: 正则化系数
• 其他算法特定参数

输入输出

输入要求：

• 待分割的二维灰度图像（JPG、PNG、TIF格式）

输出结果：

• 分割二值掩膜图像（前景/背景标注）
• 分割边界与原图的叠加可视化图像
• 算法收敛过程曲线
• 性能评估报告（Dice系数、执行时间等）

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 内存建议: 最低4GB，处理大图像时推荐8GB以上
• 磁盘空间: 至少1GB可用空间

文件说明

main.m作为项目的主入口文件，承担着系统核心控制与执行流程的调度功能。它负责完成图像数据的读取与预处理，实现改进LBF模型的关键参数配置与算法调用，执行自适应轮廓初始化与快速水平集演化过程，并对分割结果进行后处理与可视化输出。同时，该文件还集成了分割性能的量化评估模块，确保整个分割流程的完整性与结果的可验证性。