MATLAB实现基于粒子群优化的三维Otsu图像分割算法

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现三维Otsu图像分割，结合粒子群优化(PSO)算法加速阈值搜索。通过构建三维直方图整合像素灰度与邻域信息，PSO高效定位最优分割阈值，显著提升传统算法性能。

详 情 说 明

基于粒子群优化的三维Otsu图像分割算法实现

项目介绍

本项目实现了结合粒子群优化（PSO）算法的三维Otsu图像分割方法。传统的三维Otsu算法通过构建包含像素灰度、邻域均值和邻域方差的三维直方图进行阈值分割，但存在计算复杂度高、搜索效率低的问题。本项目引入PSO算法对三维阈值空间进行智能搜索，显著提升了最优阈值的求解速度，实现了高效准确的图像分割。

功能特性

• 三维特征提取：基于像素灰度值及其局部邻域信息（均值、方差）构建三维直方图
• 智能优化搜索：采用粒子群优化算法快速寻找最优分割阈值组合
• 高效计算性能：相比传统穷举法，大幅降低计算时间
• 灵活参数配置：支持自定义PSO参数（种群规模、迭代次数等）和邻域半径设置
• 结果可视化：提供算法收敛曲线和分割效果展示
• 性能评估：输出运行时间和分割精度等量化指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像：加载单通道灰度图像（uint8格式）
2. 设置算法参数：配置PSO参数（种群大小、迭代次数等）和邻域半径
3. 执行分割算法：运行主程序进行图像分割
4. 获取输出结果：

- 二值分割图像（逻辑矩阵） - 最优阈值组合（三维向量） - PSO收敛曲线图 - 性能评估指标

参数配置示例

% PSO算法参数设置 pso_params.pop_size = 30; % 种群大小 pso_params.max_iter = 100; % 最大迭代次数 pso_params.c1 = 2; % 学习因子1 pso_params.c2 = 2; % 学习因子2

% 邻域设置 neighborhood_radius = 1; % 邻域半径（默认3×3邻域）

系统要求

• 编程环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上RAM（处理大图像时需更多内存）
• 图像格式：支持标准灰度图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件整合了图像预处理、三维直方图构建、粒子群优化搜索、阈值分割决策和结果评估等核心功能模块，实现了从原始图像输入到最终分割结果输出的完整处理流程，包含参数初始化、算法执行过程控制以及分割性能的综合分析。