MATLAB实现：基于GVF梯度矢量流的主动轮廓模型算法

资 源 简 介

本项目提供了一个MATLAB实现的GVF Snake主动轮廓模型示例，通过计算图像梯度场生成扩散矢量场，使初始轮廓自适应收敛到目标边缘，适用于图像分割与边缘检测研究。

详 情 说 明

基于梯度矢量流(GVF)算法的主动轮廓模型MATLAB实现

项目介绍

本项目提供了一个完整的MATLAB实现示例，展示了一种基于梯度矢量流(Gradient Vector Flow, GVF)的主动轮廓模型（Snake模型）算法。该算法通过计算图像的梯度场并进一步扩散生成GVF矢量场，使得初始轮廓能够自适应地收敛到目标的边缘。与传统Snake模型相比，GVF Snake具有更大的捕获范围，能够有效处理凹陷边界，并且对初始轮廓的位置不太敏感。

功能特性

• 完整的GVF Snake算法流程：包含图像预处理、GVF场计算、轮廓演化及可视化全过程
• 强大的边界捕获能力：能够处理凹陷边缘，对初始轮廓位置不敏感
• 多种可视化输出：

- GVF矢量场分布图 - 轮廓演化过程动画 - 最终分割结果叠加图 - 能量收敛曲线图

• 灵活的初始轮廓设置：支持手动设置或自动生成圆形/矩形轮廓
• 参数可调：用户可自定义迭代次数、平滑系数、步长等关键参数

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的二维灰度图像放置在指定目录
2. 设置初始轮廓：可选择手动定义轮廓坐标或使用自动生成的圆形/矩形轮廓
3. 配置算法参数：根据图像特性调整GVF计算和轮廓演化的相关参数
4. 运行主程序：执行程序开始GVF场计算和轮廓演化过程
5. 查看结果：程序将自动生成并显示各种可视化结果

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 足够的内存以处理较大尺寸的图像

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能，包括图像数据的读取与预处理、梯度矢量流场的迭代计算、主动轮廓模型的初始化与演化过程控制，以及最终结果的可视化输出。具体实现了灰度图像转换、边缘力场计算、偏微分方程数值求解、轮廓点能量最小化迭代等关键技术环节，确保整个GVF Snake算法流程的完整执行。