MATLAB图像分割系统：基于梯度的边缘检测与二值化方法

资 源 简 介

该MATLAB项目采用梯度算子检测图像边缘后，结合阈值二值化处理进行图像分割。系统通过连通区域分析自动识别图像对象，适用于医学影像、工业检测等场景。

详 情 说 明

基于梯度边缘检测与二值化的图像分割系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的图像分割系统，通过梯度算子进行边缘检测并结合二值化技术实现图像对象的自动分割。系统采用梯度计算突出图像边缘特征，通过阈值处理将梯度图像转换为二值图像，最终利用连通区域分析完成图像分割。适用于需要从图像中提取目标对象的计算机视觉应用场景。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容jpg、png、bmp、tiff等常见图像格式
• 自适应图像处理：自动将彩色图像转换为灰度图像进行处理
• 灵活的参数配置：支持自定义梯度算子类型、阈值参数和形态学处理参数
• 多输出结果：提供边缘检测结果、二值化图像和彩色分割图
• 数据导出功能：可选输出各分割区域的像素坐标、面积等统计信息

使用方法

1. 准备待处理的图像文件
2. 运行主程序文件
3. 根据提示选择图像文件路径
4. 根据需要调整算法参数（梯度算子类型、阈值大小等）
5. 系统将依次显示：

- 原始图像的梯度强度图 - 二值化处理后的边缘图像 - 彩色标注的分割结果图

1. 可选择是否导出分割区域的统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少2GB可用内存（处理大图像时建议4GB以上）

文件说明

主程序文件集成了完整的图像处理流程，包含图像读取与预处理、梯度计算与边缘检测、自适应阈值二值化、形态学后处理优化、连通区域分析与标记、分割结果可视化显示以及区域统计信息输出等核心功能模块，提供了从图像输入到分割结果生成的一体化解决方案。