MATLAB实现改进型自适应水平集图像分割算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，实现了融合自适应速度函数与正则化约束的改进水平集分割方法。通过优化边缘指示函数，显著提升对弱边界和噪声干扰的鲁棒性，适用于复杂背景下的图像分割任务，并集成完整预处理模块。

详 情 说 明

改进型自适应水平集图像分割算法研究与实现

项目介绍

本项目实现了一种基于自适应速度函数和正则化约束的改进水平集方法，专门用于复杂背景下的图像分割任务。算法通过引入边缘指示函数的自适应优化机制，有效提升了对弱边界和噪声干扰的鲁棒性。系统集成了预处理、水平集演化核心算法及结果可视化模块，可广泛应用于医学影像、自然场景图像等多种类型图像的精确分割。

功能特性

• 自适应速度函数设计：针对图像局部特征动态调整演化速度，增强对弱边界的捕捉能力。
• 正则化能量最小化：通过引入正则化约束项，保证演化曲线的光滑性与稳定性，抑制噪声干扰。
• 快速窄带演化策略：优化计算资源分配，仅更新水平集函数零水平集附近的窄带区域，显著提升计算效率。
• 全面的结果输出：提供分割结果二值掩模、演化过程动画、精度评估指标（Dice系数、Hausdorff距离等）及算法性能分析报告。

使用方法

1. 输入准备：准备待分割的二维/三维灰度图像（支持.jpg、.png、.dcm等格式）。
2. 初始轮廓设置：通过交互式界面绘制或使用程序自动生成初始轮廓。
3. 参数配置：根据需要调整算法参数，如时间步长、迭代次数、正则化系数等。
4. 执行分割：运行主程序，启动水平集演化过程。
5. 结果获取：查看生成的分割结果图像、演化动画、评估指标及性能报告。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议不小于 8 GB（处理大尺寸图像或三维数据时需更高配置）

文件说明

主程序文件作为项目的入口与流程调度核心，承担了系统的初始化设置、图像数据导入、预处理操作、水平集演化算法的执行控制、分割结果的可视化输出以及最终性能指标的评估与报告生成等一系列关键任务。它整合了各个功能模块，确保了从图像输入到结果分析的全流程自动化处理。