MATLAB实现的Otsu自适应图像阈值分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用Otsu算法自动计算图像最优分割阈值。通过分析灰度直方图的类间方差，实现前景与背景的高效分离，适用于灰度图像的自适应二值化处理，提升图像分割的准确性与鲁棒性。

详 情 说 明

基于Otsu算法的图像自适应阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了经典的Otsu自适应阈值分割算法，能够自动计算灰度图像的最佳分割阈值。通过分析图像灰度直方图的类间方差，算法可找到使前景和背景区域区分度最大的阈值点，实现对灰度图像的自适应二值化处理。该技术特别适用于处理光照不均匀或对比度较低的图像场景。

功能特性

• 自适应阈值计算：基于图像灰度直方图自动确定最优分割阈值
• 类间方差最大化：通过统计分析方法确保前景与背景的最佳分离效果
• 可视化分析：可选显示灰度直方图及阈值分割位置的可视化结果
• 多格式输出：同时输出二值化图像、数值阈值和可视化对比图

使用方法

1. 输入准备：准备单通道灰度图像（M×N二维矩阵，uint8类型，像素值范围0-255）
2. 参数设置：可设置是否显示处理过程中的直方图分析结果
3. 执行分割：运行主程序完成图像阈值分割
4. 结果获取：

- 二值化图像矩阵（logical类型） - 最佳分割阈值（double类型标量） - 分割效果可视化对比图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱

文件说明

主程序文件完整实现了Otsu算法的核心计算流程，包括图像数据读取、灰度直方图统计、类间方差计算、最优阈值自动寻优、二值化处理以及结果可视化输出等功能模块。该文件通过系统化的流程设计，确保了算法从输入到输出的完整执行链路。