MATLAB主动形状模型（ASM）算法实现与可训练系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB主动形状模型（ASM）实现，支持图像预处理、形状对齐、统计建模及图像匹配。用户可训练自定义形状模型，并在新图像中自动定位目标形状，适用于医学影像分析、人脸识别等领域。

详 情 说 明

基于MATLAB的主动形状模型（ASM）算法实现及可训练模型构建系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的主动形状模型（Active Shape Model, ASM）算法的MATLAB实现。该系统能够从带有标注的训练图像中学习特定目标的形状变化模式，并利用该统计模型在新图像中自动、精确地定位和拟合目标形状。核心流程涵盖图像预处理、形状对齐、统计建模与图像匹配，适用于计算机视觉、医学图像分析、人脸识别等多个领域的形状特征提取与定位任务。

功能特性

• 完整的ASM流程：实现了从训练到应用的全流程，包括数据处理、模型训练和新图像匹配。
• 灵活的标注支持：支持TXT和MAT格式的标记点文件，便于与常用标注工具对接。
• 鲁棒的形状建模：采用主成分分析（PCA）技术构建形状统计模型，有效捕捉形状变化的主要模式。
• 高效的搜索策略：集成多分辨率图像搜索技术，从粗到精逐步拟合，提高搜索效率和鲁棒性。
• 约束性迭代优化：匹配过程中施加形状约束，确保迭代结果符合训练数据的统计规律，防止形状失真。
• 丰富的可视化：提供训练过程、匹配过程及最终结果的可视化功能，便于调试和结果分析。
• 性能评估：系统可输出匹配误差和收敛速度等量化指标，用于评估模型性能。

使用方法

1. 训练模型

1. 准备数据：将训练图像（JPG/PNG格式）和对应的标记点坐标文件（TXT/MAT格式）放入指定目录。标记点文件应包含每个图像中目标轮廓的关键点坐标。
2. 配置参数：在脚本或配置文件中设置训练参数，如PCA分析保留的方差贡献率阈值。
3. 执行训练：运行模型训练脚本。系统将自动进行形状对齐、归一化并执行PCA分析。
4. 获取输出：训练完成后，将生成形状模型参数（均值形状、PCA特征向量与特征值）和模型配置文件。

2. 在新图像中匹配形状

1. 准备输入：指定待匹配的新图像文件，并可选择提供初始形状的大致位置参数（如中心点、缩放和旋转角度）。若未提供，系统通常使用均值形状进行初始化。
2. 配置参数：设置匹配过程的超参数，如最大迭代次数、搜索步长、多分辨率层级等。
3. 执行匹配：运行形状匹配脚本。系统将在图像上进行迭代搜索，逐步优化形状位置和姿态。
4. 获取输出：匹配完成后，输出最终拟合的形状点坐标、拟合过程的收敛曲线以及带有匹配结果的可视化图像。同时生成性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS。
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 Image Processing Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

项目的入口主文件封装了系统运行的核心逻辑。其主要功能是根据用户的指令调用不同的处理模块：在训练模式下，它负责协调数据读取、形状对齐与统计建模等一系列步骤以生成可用的形状模型；在测试匹配模式下，它则主导读取待分析图像与预训练模型，并执行多分辨率搜索与迭代优化算法，最终完成对目标形状的定位与拟合，同时对所有关键环节的状态和结果进行可视化展示。该文件是连接系统各功能组件、控制整体流程执行的中枢。