MATLAB高效图像分割：多尺度堆栈架构与动态边界优化

资 源 简 介

本项目提供一种基于多层堆栈数据结构的快速图像分割算法，通过动态区域边界管理与优先级队列优化，显著提升传统区域生长法的效率。支持灰度与彩色图像分割，自适应阈值调整，适用于医学影像、遥感图像等复杂场景。

详 情 说 明

基于多尺度堆栈架构的高效图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于多层堆栈数据结构的快速图像分割算法。通过动态区域边界管理与优先级队列优化技术，显著提升了传统区域生长法的执行效率。系统支持灰度图像与彩色图像的分割处理，能够自适应调整生长阈值参数，适用于医学影像分析、遥感图像处理等多种复杂应用场景。

功能特性

• 多尺度分割策略：采用多层次堆栈架构，实现从局部到全局的精细化区域生长
• 动态阈值自适应：根据图像局部特征自动调整区域生长判据阈值
• 高效边界管理：通过优化的堆栈数据结构实现快速边界传播与区域合并
• 多格式支持：兼容PNG、JPG、TIFF等常见图像格式
• 灵活参数配置：支持自定义种子点、阈值范围和堆栈深度等关键参数
• 结果量化输出：提供分割掩模、边界坐标和执行时间等多维度结果分析

使用方法

基本调用方式

% 最小参数调用（使用默认参数） segmentation_result = main('input_image.png');

% 完整参数调用 segmentation_result = main('input_image.jpg', [x,y], [low_thresh, high_thresh], stack_depth);

参数说明

• 输入图像：待分割的二维图像文件路径
• 种子点坐标（可选）：区域生长起始点，默认为图像中心
• 阈值范围（可选）：像素相似度阈值区间，默认为自适应计算
• 堆栈深度（可选）：多尺度处理层级数，默认为3层

输出结果

• 二值掩模图像：分割区域标识结果，与输入图像同尺寸
• 边界坐标列表：提取的各区域边界点坐标集合
• 时间统计报告：算法各阶段执行耗时分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：不低于4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、多尺度堆栈结构的初始化与管理、自适应阈值计算、基于优先级队列的区域生长执行、边界动态追踪与优化、分割结果的后处理与可视化输出等关键功能模块。该文件作为算法的主要入口点，负责协调各组件协同工作，确保分割任务的高效完成。