主动轮廓模型图像分割：MATLAB实现

主动轮廓模型图像分割：MATLAB实现

概述：

图像分割是计算机视觉领域中的关键技术之一，其基本思想是将图像分割为不同的区域或对象。在这个过程中主动轮廓模型被广泛应用。主动轮廓模型是一种基于曲线的分割方法，可以通过控制曲线的变形，完成对图像的有效分割，其基础理论是贝叶斯理论、变分法和计算机图形学等。

本文基于 MATLAB 平台详细介绍了基于主动轮廓模型的图像分割方法，并给出了相应的 MATLAB 实现代码。

步骤：

主动轮廓模型的基本思路是通过定义参考曲线，不断变形优化直到分割效果最佳。下面我们来介绍主要步骤：

1. 读取并显示原始图像

I = imread('input.jpg');    % 读入原始图像
figure;imshow(I);    % 显示原始图像

2. 图像预处理

对图像进行预处理的目的是去除噪声和强化所需区域。这里可以采用高斯滤波等方式来实现。以高斯滤波为例，对 I 进行预处理的代码如下：

Ig = imgaussfilt(I,2);  % 高斯滤波处理
figure;imshow(Ig);  % 显示预处理后图像

3. 初始化轮廓曲线

初始化主要是对参考曲线进行位置和形状的初步设定。这里使用函数 imrect 来实现。具体代码如下：

H = imrect;    % 创建矩形框
init_mask = H.cr