MATLAB实现基于图像熵的快速自动阈值分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用图像熵原理开发高效自动阈值分割算法，通过分析不同阈值下的熵值分布，智能确定最优分割点，实现灰度图像前景与背景的快速分离。

详 情 说 明

基于图像熵的快速自动阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于图像熵原理的高效自动阈值分割算法。系统能够快速处理灰度图像，通过计算不同阈值下的熵值分布特征，自动寻找最大信息熵对应的最优分割阈值，实现图像前景与背景的智能分离。该方法具有计算复杂度低、处理速度快的特点，特别适用于实时图像分析场景。

功能特性

• 智能阈值选择：基于信息熵最大化原则自动确定最优分割阈值
• 高效计算：优化搜索算法确保快速处理能力
• 灵活配置：支持直方图均衡化预处理和计算精度调整
• 结果评估：提供分割效果评估指标和可视化分析
• 实时适用：低计算复杂度满足实时处理需求

使用方法

输入参数

• 必需参数：单通道灰度图像矩阵（uint8类型，尺寸M×N）
• 可选参数：

- 图像预处理标志：是否进行直方图均衡化（默认关闭） - 熵计算精度设置：阈值搜索步长（默认0.01）

输出结果

• 分割后的二值图像矩阵（logical类型，尺寸M×N）
• 最优阈值数值（double类型）
• 分割效果评估指标（包含信息熵变化曲线图）
• 处理时间统计（单位：毫秒）

调用示例

% 读取灰度图像 grayImage = imread('input.jpg'); % 调用分割函数 [binaryImage, optimalThreshold, evaluation, timeCost] = main(grayImage, true, 0.005);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

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、熵值计算、阈值优化搜索、二值化分割和结果评估等功能模块。该文件完成了从输入图像读取到最终结果输出的完整处理链路，整合了直方图均衡化预处理、基于信息熵的阈值决策算法、分割质量评估指标计算以及处理性能统计分析等关键能力。