MATLAB实现：基于Li Cunming卷积法的改进多相CV模型水平集稳定性优化

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了Li Cunming提出的卷积方法，有效改进多相CV模型中的水平集函数稳定性。通过避免传统方法频繁重新初始化的问题，提升分割算法的收敛效率和数值稳定性，适用于图像分割应用。

详 情 说 明

基于改进多相CV模型水平集函数稳定性优化的项目

项目介绍

本项目针对传统多相Chan-Vese(CV)模型在图像分割过程中存在的水平集函数波动问题，实现了Li Cunming提出的卷积正则化技术。通过引入卷积方法对水平集函数进行正则化处理，有效避免了传统方法在迭代过程中需要频繁重新初始化水平集函数的问题。该系统能够在保持图像分割精度的同时，显著提高计算效率和收敛稳定性，适用于二维/三维灰度图像的自动分割任务。

功能特性

• 稳定性优化：采用卷积正则化技术自动维持水平集函数稳定性，减少波动
• 多相分割：支持多相CV模型，能够处理复杂的图像分割场景
• 自适应初始化：支持自定义初始水平集函数或自动生成初始化矩阵
• 可视化输出：提供水平集函数演化过程动画和收敛曲线可视化
• 性能评估：自动计算分割精度指标和稳定性分析报告

使用方法

输入参数

1. 待分割图像：二维/三维灰度图像矩阵
2. 初始水平集函数：可选参数，可自动生成初始矩阵
3. 迭代参数：设置最大迭代次数和收敛阈值
4. 正则化参数：卷积核大小和正则化强度设置

输出结果

1. 分割结果：二值或多相标签图像
2. 演化过程：水平集函数演化动画或图像序列
3. 收敛分析：迭代收敛曲线图
4. 精度评估：Dice系数、Hausdorff距离等分割精度指标
5. 稳定性报告：波动幅度统计和收敛时间分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存支持图像矩阵运算（建议8GB以上）
• 支持视频生成功能（如需生成演化动画）

文件说明

主程序文件实现了整套图像分割系统的核心功能，包括图像数据预处理、水平集函数初始化、多相CV模型演化计算、Li Cunming卷积正则化处理、迭代收敛判断、分割结果后处理以及各项性能指标的分析与可视化输出。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供完整的分割解决方案。