主动轮廓模型图像分割算法

资 源 简 介

主动轮廓模型图像分割算法

详 情 说 明

主动轮廓模型是一种经典的图像分割方法，其核心思想是通过演化曲线来逼近目标边界。相比传统Snake模型依赖初始轮廓位置的缺点，XU改进算法主要针对以下三个方面进行优化：

能量泛函重构：引入基于区域统计信息的全局能量项，使曲线能自适应不同灰度分布的图像区域。 水平集增强：采用重新初始化的符号距离函数保持演化稳定性，避免传统水平集方法中的数值耗散问题。 速度函数优化：结合边缘梯度与区域相似性双重约束，提升弱边界场景下的分割鲁棒性。

在Matlab实现时需重点关注三个模块： 初始化阶段通过im2double标准化图像数据，构造初始水平集函数 演化循环中计算曲率驱动力、边缘停止函数和区域拟合项 使用有限差分法求解偏微分方程时，需控制时间步长满足CFL条件

该算法对医学影像（如MRI切片）和自然图像中的模糊边界具有显著分割效果，但需注意调整区域权重参数以平衡边缘精度与抗噪性能。