MATLAB自适应阈值算法实现非均匀光照图像前景分离

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一种自适应阈值算法，专门解决非均匀光照条件下的图像分割难题。通过分析局部灰度特征动态计算像素级分割阈值，能准确分离前景目标，适用于复杂光照场景的图像处理应用。

详 情 说 明

基于自适应阈值的非均匀光照前景分离系统

项目介绍

本项目实现一种自适应阈值算法，能够有效处理非均匀光照条件下的图像分割问题。系统通过分析图像局部区域的灰度特征，动态计算每个像素点的最佳分割阈值，从而准确地将前景目标从复杂背景中分离出来。特别适用于光照不均匀、阴影干扰等实际应用场景。

功能特性

• 自适应阈值计算：基于局部窗口灰度统计分析，动态确定最优分割阈值
• 高斯加权优化：采用高斯加权策略减少边缘效应，提高阈值计算精度
• 多格式支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式
• 可视化输出：提供二值分割图像和阈值分布热力图
• 性能评估：自动生成分割效果评估报告（准确率、召回率等指标）

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为灰度图像（uint8格式）
2. 参数配置：

- 窗口大小：默认15×15像素（建议根据图像尺寸调整） - 阈值偏移量：默认0（可根据需要微调） - 高斯标准差：默认10（控制权重分布）

1. 运行系统：执行主程序开始处理
2. 查看结果：

- 二值分割图像（logical类型） - 阈值分布热力图（double类型） - 分割效果评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序实现了完整的图像分割流程，包括图像读取与预处理、局部窗口滑动分析、基于高斯加权的阈值动态计算、二值分割执行、阈值分布可视化绘制以及分割精度指标评估与报告生成等核心功能。