基于色彩差异度量的自适应彩色图像快速分割MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种抗噪高效的彩色图像分割算法。通过量化像素与背景的色彩差异，将彩色图像转换为对比度增强的灰度表示，并采用自适应阈值技术实现精准区域分离，特别适用于处理含复杂噪声的自然场景图像。

详 情 说 明

基于色彩差异度量的自适应彩色图像快速分割系统

项目介绍

本项目实现了一种高效且抗噪的彩色图像分割算法。通过量化图像像素与背景的色彩差异程度，将原始彩色图像转换为增强对比度的灰度表示，并采用自适应阈值分割技术完成区域分离。系统能够自动处理包含复杂噪声的自然场景图像，在保证分割精度的同时显著提升运算效率。

功能特性

• 色彩差异度量：基于CIELAB色彩空间的ΔE色差公式，精确计算像素与背景的色彩差异
• 自适应灰度转换：采用动态范围线性映射技术，将色彩差异转换为高对比度灰度图像
• 智能阈值分割：改进的Otsu自适应阈值分割算法，自动确定最优分割阈值
• 抗噪处理能力：可处理含高斯噪声、椒盐噪声等复杂噪声的自然场景图像
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等标准彩色图像格式
• 性能分析：自动生成分割性能报告，包含处理时间、分割区域数量等量化指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的彩色图像（JPG/PNG/BMP格式）放置在指定目录
2. 设置参数：根据需要调整噪声参数（高斯噪声密度、椒盐噪声密度等）
3. 运行系统：执行主程序开始图像分割处理
4. 获取输出结果：

- 二值化分割掩模（黑白分割图像） - 色彩差异转换后的灰度图像 - 分割性能报告（处理时间、分割区域数量、抗噪指标等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持RGB色彩空间的图像处理环境
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、背景色彩特征分析、基于CIELAB空间的色差计算、灰度映射转换、自适应阈值分割算法执行、噪声抑制处理、结果图像生成以及性能指标统计分析等完整功能链。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，确保从输入到输出的完整处理闭环。