基于MATLAB的头像自动分割系统：区域生长与门限法实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了两种经典图像分割算法——区域生长法和门限法，用于自动分割头像图像。用户只需运行main函数，系统即可自动加载测试图像并完成分割，适用于头像处理与图像分析场景。

详 情 说 明

基于区域生长与门限法的头像自动分割系统

项目介绍

本项目实现了两种经典的图像分割算法——区域生长法与门限法（Otsu全局阈值法），用于头像图像的自动分割。系统能够并行执行两种算法，提供完整的二值掩模、分割叠加效果和对比分析，帮助用户评估不同分割方法的性能表现。

功能特性

• 双算法并行处理：同时运行区域生长和Otsu阈值分割算法
• 灵活的参数配置：支持自定义种子点、生长阈值、邻域类型等参数
• 可视化对比：并排显示原始图像与两种分割方法的对比结果
• 性能评估：提供分割精度、运行时间等量化评估指标
• 完整的输出结果：生成二值掩模图像、分割效果叠加图和算法分析图

使用方法

1. 准备待分割的头像图片（JPG/PNG格式）
2. 设置区域生长参数（种子点坐标、生长阈值、连通性）
3. 运行主程序，系统将自动加载测试图像并执行分割
4. 查看生成的对比分析图和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像加载与预处理、分割算法的并行执行、结果可视化与性能评估。具体功能涵盖：初始化参数设置、调用区域生长和Otsu阈值分割算法、生成二值掩模和叠加效果图、创建算法对比分析界面以及计算分割精度和耗时等评估指标。