基于OTSU快速算法的自适应图像分割MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现一种优化的OTSU图像分割快速算法，通过改进传统方法显著提升计算效率。系统能够自动计算最佳阈值，完成灰度图像的快速二值化分割，并支持批量处理大尺寸图像。算法特别针对计算效率进行优化，适合处理高分辨率图像。

详 情 说 明

基于OTSU快速算法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现一种优化的OTSU图像分割快速算法，通过改进传统OTSU算法的计算效率，实现对大尺寸图像的快速分割处理。系统能够自动计算最佳阈值，完成灰度图像的二值化分割，并支持批量处理功能。算法特别针对计算量最大的类间方差计算环节进行了优化，通过数学推导简化计算过程，显著提升运算速度。

功能特性

• 高效计算：采用类间方差快速计算算法，优化传统OTSU算法的计算效率
• 自适应阈值：基于灰度直方图统计优化技术，自动选取最佳分割阈值
• 批量处理：支持多图像文件的连续处理，提高工作效率
• 可视化展示：提供原始图像与分割结果的对比展示
• 性能评估：输出分割效果评估指标，包括分割准确率等量化数据
• 灵活配置：支持快速模式切换和处理过程显示选项

使用方法

基本使用

1. 准备待处理的灰度图像文件（支持.jpg、.png、.bmp等格式）
2. 运行主程序
3. 选择输入图像或图像文件夹
4. 设置处理参数（是否启用快速模式、是否显示处理过程）
5. 查看分割结果和性能指标

参数说明

• 输入图像：单通道灰度图像，支持任意尺寸
• 快速模式：启用后将使用优化的快速算法
• 显示过程：选择是否显示处理过程中的中间结果

输出结果

• 主要输出：二值化分割图像（逻辑矩阵）
• 辅助输出：最佳分割阈值、算法执行时间
• 可视化输出：原始图像与分割结果对比图
• 数据输出：分割效果评估指标（分割准确率等）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

硬件建议

• 内存：4GB以上（处理大尺寸图像建议8GB以上）
• 存储空间：1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、灰度直方图统计、OTSU快速阈值计算、图像二值化分割、结果可视化展示以及性能评估指标输出等模块。该文件实现了完整的图像处理流程控制，支持单张图像和批量图像处理模式，并提供参数配置接口供用户自定义处理选项。