MATLAB自适应阈值图像文字分割与提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现自适应阈值算法的图像文字分割技术。系统通过局部阈值计算适应图像亮度变化，结合形态学处理和连通域分析，有效分离文字与背景区域，实现精准的文字提取功能。

详 情 说 明

基于自适应阈值算法的图像文字分割与提取系统

项目介绍

本项目实现一种基于自适应阈值分割的图像文字提取技术。系统能够对输入的灰度图像进行局部阈值计算，自动适应图像不同区域的亮度变化，有效分割文字与背景区域。通过形态学处理优化分割结果，并利用连通域分析提取文字区域坐标及二值化文字图像。该系统有助于深入理解自适应阈值分割的原理及其在文字提取中的应用。

功能特性

• 自适应阈值分割：采用局部阈值计算方法，适应图像不同区域的亮度变化
• 形态学优化处理：通过开运算/闭运算等操作优化分割结果
• 文字区域精确定位：利用连通域分析准确提取文字区域位置信息
• 多格式图像支持：支持jpg/png/bmp等常见灰度图像格式
• 参数灵活配置：可自定义阈值计算窗口大小和形态学处理核大小
• 分割效果评估：提供准确率、召回率等量化评估指标

使用方法

输入要求

• 单通道灰度图像（jpg/png/bmp格式）
• 图像尺寸建议：不低于300×300像素
• 可选参数：

- 阈值计算窗口大小（默认15×15像素） - 形态学处理核大小（默认3×3像素）

输出结果

• 二值化分割结果图像（黑白二值图）
• 文字区域边界框坐标矩阵（N×4数组）
• 提取的文字区域子图像集合（cell数组形式）
• 分割效果评估参数（准确率、召回率等指标）

系统要求

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

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像预处理、自适应阈值计算、形态学优化处理、连通域分析以及结果输出等功能模块。该文件完成了从图像输入到文字区域提取的完整处理链路，集成了参数配置、算法执行和性能评估等关键环节，为用户提供了完整的文字分割与提取解决方案。