MATLAB实现基于T-PSO优化的Otsu多阈值图像分割系统

资 源 简 介

本项目使用组织粒子群优化算法改进Otsu多阈值图像分割方法，通过MATLAB实现智能阈值寻优，提升复杂图像的分割精度与效率，适用于医学影像和工业检测场景。

详 情 说 明

基于组织粒子群优化（T-PSO）的最大类间方差（Otsu）多阈值图像分割系统

项目介绍

本项目开发了一个结合组织粒子群优化算法（T-PSO）与最大类间方差法（Otsu）的智能图像分割系统。系统通过T-PSO算法自动搜索最优的多级分割阈值，实现对灰度图像的精确分割。该方法克服了传统Otsu法在多阈值情况下计算复杂度高的问题，提高了分割效率与准确性。

功能特性

• 智能优化搜索：采用组织PSO算法高效寻找最优多级分割阈值
• 多阈值分割：支持1-5级自适应阈值分割
• 全面评估体系：提供PSNR、SSIM、分割精度等多维度质量评估
• 灵活参数配置：可调PSO参数（种群规模、迭代次数）和组织拓扑结构
• 可视化分析：包含收敛曲线、分割效果对比图等直观展示

使用方法

1. 准备输入图像：加载uint8格式的灰度图像矩阵
2. 设置分割参数：

- 指定阈值数量（1-5级） - 配置PSO参数（种群规模默认30，迭代次数默认100） - 选择组织拓扑结构（环形/全连接等）

1. 可选预处理：根据需要设置图像尺寸归一化、噪声滤波等参数
2. 运行分割系统：执行主程序开始优化分割过程
3. 查看输出结果：

- 分割结果图像（二值或多值） - 最优阈值数值序列 - 性能报告（收敛曲线、质量指标、时间统计） - 可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、组织粒子群优化算法的参数设置与执行、多阈值Otsu目标函数的计算与评估、分割结果的可视化展示以及性能指标的统计分析等功能模块，实现了从图像输入到结果输出的完整处理链路。