基于MATLAB的粒子群优化多阈值图像分割系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于粒子群优化（PSO）算法的智能图像分割系统。通过自适应搜索最优多阈值组合，最大化类间方差或熵值，实现精准的图像分割效果。适用于医学影像、遥感图像等领域的多阈值分割需求。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现一种智能化的图像多阈值分割方法。系统首先读取输入图像并提取灰度特征，随后利用粒子群优化（PSO）算法自适应地搜索图像分割的最佳多阈值组合。通过优化类间方差或熵等目标函数，系统能够自动确定分割阈值，实现对图像的精准区域划分，适用于复杂场景下的图像分析任务。

功能特性

• 智能化阈值搜索：采用粒子群优化算法自动寻找最优分割阈值组合
• 多目标函数支持：支持Otsu类间方差法、最大熵阈值法等多种评价标准
• 灵活参数配置：可自定义PSO迭代次数、粒子数量、阈值个数等参数
• 多格式图像支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 完整结果输出：提供分割结果图像、最佳阈值列表和收敛曲线可视化

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像放置于指定目录
2. 参数设置（可选）：根据需要调整PSO算法参数和阈值个数
3. 运行主程序：执行系统主函数开始图像分割过程
4. 查看结果：获取分割后的图像、阈值数值和算法收敛曲线

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、灰度直方图分析、粒子群优化算法初始化与迭代执行、多阈值分割评价函数计算、最优阈值搜索与验证、分割结果图像生成以及算法性能可视化输出等功能模块，实现了从图像输入到分割结果输出的完整自动化处理链路。