基于MATLAB的迭代阈值与形态学优化图像自动分割系统

资 源 简 介

本项目通过迭代算法智能确定最优分割阈值，实现图像精确二值化，并结合形态学操作（腐蚀、膨胀等）进行后处理优化，提升分割效果。适用于医学影像、工业检测等场景。

详 情 说 明

基于迭代阈值与形态学优化的图像自动分割系统

项目介绍

本项目实现了一种智能图像自动分割系统，核心功能是通过迭代算法动态计算最优分割阈值，对输入的灰度图像进行精确的二值化处理。系统集成了数学形态学操作，对初步分割结果进行后处理优化，有效消除噪声干扰并完善目标轮廓，为图像识别、目标检测等后续任务提供高质量的预处理图像。

功能特性

• 智能阈值选择：采用迭代算法（如Otsu法、最大熵法）自动计算最优分割阈值
• 形态学优化：支持腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等数学形态学操作，优化二值图像质量
• 参数自适应：可根据图像特性自适应调整处理参数
• 可视化分析：提供迭代过程收敛曲线和分割效果对比图
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式

使用方法

基本调用

% 读取灰度图像 img = imread('input_image.jpg');

% 使用默认参数进行图像分割 results = main(img);

高级参数设置

% 自定义参数设置 params.iter_threshold = 1e-6; % 迭代收敛阈值 params.max_iterations = 50; % 最大迭代次数 params.morph_type = 'open'; % 形态学操作类型 params.se_size = 3; % 结构元素尺寸

% 使用自定义参数进行分割 results = main(img, params);

输出结果

函数返回包含以下结果的结构体：

• optimal_threshold: 最优分割阈值（double类型）
• binary_image: 初步二值化结果（logical类型）
• final_image: 形态学优化后的最终二值图像
• convergence_curve: 迭代收敛曲线数据
• comparison_figure: 分割效果对比图句柄

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了图像分割的核心处理流程，实现了从图像读取、预处理到最终结果输出的完整功能链。具体包含灰度图像的自适应阈值计算、迭代优化过程的执行控制、二值图像的形态学后处理操作，以及分割效果的可视化展示与质量评估。该文件作为系统的统一入口点，协调各算法模块的协同工作，确保分割处理的高效性和稳定性。