matlab代码实现水平集C-V模型

资 源 简 介

matlab代码实现水平集C-V模型

详 情 说 明

水平集C-V模型是一种经典的图像分割方法，由Chan和Vese提出，基于Mumford-Shah模型简化而来。该模型将图像分割问题转化为能量泛函最小化问题，通过水平集方法实现曲线演化。

算法核心思想是通过主动轮廓曲线将图像划分为内部和外部两个区域，使每个区域内的像素强度尽可能一致。与传统基于边缘检测的方法不同，C-V模型对弱边缘和噪声具有更好的鲁棒性。

在MATLAB实现中，主要包含以下关键步骤：首先初始化水平集函数，通常采用符号距离函数表示闭合曲线。然后通过偏微分方程迭代更新水平集函数，每次迭代时计算能量泛函关于水平集函数的导数。最后当能量泛函收敛或达到最大迭代次数时停止。

对于三幅图像的分割任务，可以采用批量处理的方式。每幅图像独立运行C-V模型，但可以共享相同的参数设置。为提升分割效果，建议对每幅图像进行预处理，如高斯滤波去噪、对比度增强等。

该模型特别适用于具有均匀区域的图像分割，如医学图像中的器官分割或遥感图像中的地物分类。通过调节长度项和面积项的权重参数，可以控制分割边界的平滑程度。