基于Chan-Vese算法的图像边缘提取matlab仿真

简介: **算法预览展示了4幅图像,从边缘检测到最终分割,体现了在matlab2022a中应用的Chan-Vese水平集迭代过程。核心代码段用于更新水平集并显示迭代效果,最后生成分割结果及误差曲线。Chan-Vese模型(2001)是图像分割的经典方法,通过最小化能量函数自动检测平滑区域和清晰边界的图像分割,适用于复杂环境,广泛应用于医学影像和机器视觉。**

1.算法运行效果图预览

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.部分核心程序
```% 迭代更新水平集函数
err=[];
for i = 1:Iters
subplot(132)
imshow(I1,[])
hold on;
contour(corn, [0.5 0.5],'g');
title(['边缘提取效果',num2str(i), ' iterations']);
hold off;
corn = func_evolution(corn, I1, mu1, mu2, stp, Cv, eps1);
drawnow;
err=[err,mean2(corn)];
end

Iseg = zeros(size(corn));
Iseg(corn > 0) = 1;
subplot(133)
imshow(Iseg)
title('图像提取效果');

figure;
plot(err);
xlabel('迭代次数');
ylabel('corn');
grid on
145

```

4.算法理论概述
Chan-Vese主动轮廓模型,由Tony F. Chan和Luis A. Vese于2001年提出,是一种基于变分框架的图像分割和边缘提取方法,特别适合于具有平滑、均匀区域和清晰边界的图像分割。该方法通过最小化一个能量泛函来同时估计图像的前景和背景,并自动找到它们之间的边界,即图像的边缘。

image.png

   Chan-Vese算法通过结合数据拟合和正则化,能够在复杂的图像环境中找到清晰的分割边界,尤其适用于分割具有均匀区域的图像。该方法的灵活性和鲁棒性使其成为图像处理领域中边缘提取和分割的一个重要工具。尽管计算复杂度相对较高,但随着算法优化和计算能力的提升,其在医学影像分析、机器视觉等领域展现出广泛应用潜力。
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