MATLAB实现的二维Otsu灰度图像自动阈值分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用二维Otsu算法对灰度图像进行自动阈值分割。通过分析像素灰度值及其邻域平均灰度值构建的二维直方图，系统能够自适应确定最优分割阈值，有效处理复杂背景下的图像分割任务。

详 情 说 明

基于二维Otsu方法的灰度图像自动阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于二维Otsu方法的灰度图像自动阈值分割算法。该方法通过构建像素灰度值及其邻域平均灰度值组成的二维直方图，采用类间方差最大化准则计算最佳分割阈值。系统能够自动确定最优阈值对，将图像有效地分为前景和背景区域，特别适用于复杂背景下的图像分割任务。

功能特性

• 二维直方图构建：综合考虑像素灰度值及其局部邻域特征
• 自动阈值搜索：通过类间方差最大化自动确定最优分割阈值
• 多格式支持：兼容常见图像格式（.bmp, .jpg, .png, .tiff等）
• 多输出类型：提供二值分割图像、最优阈值数值和可视化对比结果

使用方法

1. 准备单通道灰度图像（uint8格式，像素值范围0-255）
2. 运行主程序，系统将自动完成以下处理：

- 读取输入图像并验证格式 - 构建二维直方图 - 计算最优分割阈值对(s,t) - 生成二值分割结果 - 输出分割效果对比图

1. 获取三种输出结果：

- 二值分割图像（logical类型） - 最优阈值数值结果 - 原图与分割结果的并列可视化对比

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与验证、二维直方图构建、最优阈值搜索算法、图像分割执行以及结果输出与可视化功能。该文件实现了从输入图像到最终分割结果的完整自动化处理链路，确保用户只需提供原始图像即可获得全面的分割分析结果。