MATLAB自适应阈值图像分割系统 - 不规则光照处理方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，针对不均匀光照图像实现预处理与光照校正，通过动态计算像素区域的自适应阈值完成背景建模与前景提取，提供可视化界面展示处理结果。适用于复杂光照条件下的图像分割任务。

详 情 说 明

基于不规则光照条件的前景背景自适应阈值分离系统

项目介绍

本项目旨在解决不规则光照条件下图像分割的难题，通过先进的光照校正技术与自适应阈值算法，实现对复杂光照场景的鲁棒性前景背景分离。系统集成了预处理、动态阈值计算、背景建模与可视化分析等功能模块，为图像分析、计算机视觉等应用提供可靠的分割解决方案。

功能特性

• 智能光照校正：采用同态滤波或Retinex算法，有效消除图像中的不均匀光照影响
• 动态阈值分割：集成Sauvola/Niblack等局部自适应阈值算法，根据像素邻域特征自动计算最优分割阈值
• 精确前景提取：结合背景建模技术与形态学后处理（开闭运算、区域填充），提升分割边界准确性
• 交互式可视化：提供三图对比界面，实时展示原始图像、校正结果与分割效果
• 批量处理支持：支持JPG/PNG/BMP等多种格式的批量图像处理，提高工作效率
• 质量评估报告：自动生成包含精度、召回率等指标的分割质量评估报告

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理图像（JPG/PNG/BMP格式）放入指定输入文件夹
2. 配置参数设置：根据需要调整阈值窗口大小、校正强度等参数（可选默认值）
3. 选择光照模式：根据图像特性选择自动检测或手动指定光照类型
4. 执行处理流程：运行主程序启动图像处理流水线
5. 查看输出结果：在输出目录查看光照均衡图像、二值分割图、对比效果图及质量报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux Ubuntu 16.04+, macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2018a及以上版本
• 内存需求：最低4GB RAM（推荐8GB以上用于大图像处理）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，负责协调整个图像处理流程的调度与执行。具体实现了图像数据的读取与格式解析、光照校正算法的选择与参数传递、自适应阈值计算的核心逻辑、形态学后处理的串联操作、结果可视化的界面生成、分割质量的定量评估以及批量处理的任务管理等功能。