MATLAB实现的Gibbs随机场图像智能分割系统

资 源 简 介

本项目基于Gibbs随机场理论开发MATLAB图像分割工具，通过能量函数优化和最大后验概率估计实现自动分割。支持灰度/彩色图像处理，提供交互式平滑度参数调整功能，适用于医学影像和计算机视觉领域。

详 情 说 明

基于Gibbs随机场模型的图像智能分割系统

项目介绍

本项目是一个集成了Gibbs随机场理论的图像自动分割系统。通过严谨的概率图模型，系统模拟像素间的空间相关性，构建基于马尔可夫性质的能量函数，并采用最大后验概率估计（MAP）进行优化求解。核心算法为迭代条件模式（ICM），旨在实现对二维图像（灰度/彩色）的高精度、结构感知分割。系统提供交互式参数调整、结果可视化与量化评估功能，适用于学术研究及图像分析应用。

功能特性

• 理论驱动分割：基于Gibbs随机场模型，充分考虑像素邻域的空间上下文信息。
• 参数可调：用户可交互式调整区域平滑度系数（λ）、最大迭代次数等关键参数。
• 多色彩空间支持：支持RGB、HSV、Lab等多种颜色空间下的图像分割。
• 结果可视化：提供二值掩码、伪彩色分割图、边界叠加原图等多种直观显示方式。
• 精度量化评估：自动生成分割一致性评估报告，内含区域均匀性等量化指标。

使用方法

1. 准备输入：准备好待分割的标准格式图像文件（如JPG, PNG, TIFF）。
2. 设置参数（可选）：运行前可设置区域平滑系数λ（默认0.8）、迭代次数（默认100次）以及颜色空间（默认RGB）。
3. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成图像分割全过程。
4. 查看结果：程序将输出分割结果矩阵、可视化图像及包含区域均匀性指标的评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议不少于 4 GB RAM（处理大图像时需更多内存）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程控制与功能集成，主要负责完成图像数据的读取与预处理、Gibbs随机场能量函数的构建与初始化、基于ICM算法和最大后验概率估计的图像分割优化计算、分割结果的可视化渲染（包括二值掩码、伪彩图及边界叠加图的生成），以及对最终分割效果的一致性进行评估并输出量化报告。