MATLAB实现的二维直方图最大模糊熵图像分割系统

资 源 简 介

该系统采用二维直方图最大模糊熵阈值分割算法，结合像素灰度值与邻域均值分析，通过S型隶属度函数优化模糊熵，自动确定最佳分割阈值，有效保留图像细节信息。

详 情 说 明

基于二维直方图最大模糊熵阈值图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于二维直方图最大模糊熵阈值的图像分割算法。该算法通过分析图像像素灰度值及其邻域均值构成的二维直方图，利用S型隶属度函数计算模糊熵，自动寻找最优分割阈值。相比传统一维阈值方法，能够更好地保留图像细节信息，显著提高分割精度。系统适用于医学影像分析、工业检测等对图像分割质量要求较高的应用场景。

功能特性

• 二维直方图构建：综合考虑像素灰度值及其邻域均值，构建更丰富的特征空间
• 自适应S型隶属度函数：采用参数可调的S型函数进行模糊化处理，增强算法适应性
• 最大模糊熵优化搜索：通过遍历搜索找到使模糊熵最大化的最优阈值对(s,t)
• 多维度结果输出：提供二值分割图像、最优阈值坐标、分割效果评估指标
• 可视化展示：支持原始图像、二维直方图、分割边界叠加显示

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为单通道灰度图像矩阵（uint8类型）
2. 设置参数（可选）：

- 邻域窗口大小（默认3×3） - S型函数参数（默认自适应计算）

1. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成图像分割全过程
2. 获取结果：

- 二值分割图像（logical类型） - 最优阈值对(s,t)坐标值 - 分割熵值与运行时间评估指标 - 可视化结果图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上（针对大尺寸图像处理）

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、二维直方图构建、模糊熵计算与优化阈值搜索、分割结果生成与性能评估，以及最终结果的可视化展示功能。该文件通过模块化设计实现了完整的图像分割流水线，用户可通过简单调用完成所有处理步骤。