MATLAB多尺度分析的自然图像自动分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于多尺度金字塔分解与区域合并的自动图像分割技术。系统通过高斯金字塔/小波变换提取多尺度特征，结合归一化割与分水岭算法进行初始分割，最终完成对自然图像中多层级目标结构的智能识别。

详 情 说 明

基于多尺度分析的自然图像自动分割系统

项目介绍

本项目旨在开发一个自动分割程序，通过对自然图像进行多尺度金字塔分解与区域合并，实现对图像中多层级目标结构的有效识别。系统利用高斯金字塔或小波变换提取不同尺度的特征，采用自适应阈值分水岭算法进行初始分割，并通过区域相似度度量实现跨尺度的语义区域合并，最终支持对分割结果的可视化调整与边界优化。

功能特性

• 多尺度特征提取：支持高斯金字塔或小波变换进行多尺度分解，提取多层次图像特征。
• 初始分割：采用自适应阈值分水岭算法或归一化割算法生成初始分割区域。
• 层次化区域合并：基于区域相似度度量实现跨尺度的语义区域合并，优化分割结果。
• 结果可视化与调整：提供分割结果的可视化展示，支持边界优化与手动调整。
• 参数自定义：允许用户设置尺度层级数、最小区域面积阈值及合并相似度容差等参数。

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的图像（支持.jpg/.png/.tiff格式，RGB或灰度图）放入指定目录。
2. 设置参数（可选）：根据需要调整尺度层级数（默认5层）、最小区域面积阈值（默认100像素）、合并相似度容差（默认0.3）。
3. 运行程序：执行主程序，系统将自动完成图像分割过程。
4. 查看输出结果：

- 分层标注的分割结果图（每层用不同颜色标注区域）； - 区域边界叠加在原图的可视化图像； - 包含各区域面积、质心坐标、边界像素列表的MATLAB表格。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程，包括图像读取与格式校验、多尺度金字塔分解的初始化与特征提取、基于自适应阈值分水岭算法的初始区域划分、跨尺度区域相似度计算与层次化合并策略的执行、分割结果的可视化渲染与边界优化处理，以及最终分割标注图、叠加可视化图像和区域属性表格的生成与输出。