MATLAB遗传算法驱动的多阈值图像自适应分割工具

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于遗传算法的多阈值图像分割系统，通过优化阈值组合自动分类像素，提升分割精度与自适应性。支持自定义种群规模、迭代次数和适应度函数，适用于灰度图像的智能二值化处理。

详 情 说 明

基于遗传算法的多阈值图像自适应分割系统

项目介绍

本项目利用遗传算法解决图像分割中的多阈值选取问题，通过优化阈值组合实现像素的自动分类，旨在提升复杂场景下图像分割的精度与自适应性。系统以灰度图像为输入，结合遗传算法的全局寻优能力，自动搜索最优分割阈值，支持用户自定义算法参数与适应度函数，最终输出分割结果及可视化分析。

功能特性

• 自适应多阈值搜索：基于遗传算法自动寻找图像分割的最优阈值组合，支持单阈值及多阈值分割（可扩展至多类分割）
• 灵活适应度函数：内置Otsu类间方差法、最大熵阈值法等经典适应度评估方法，支持用户自定义评价函数
• 参数可配置：允许调整种群规模、迭代次数、变异概率等遗传算法参数，平衡收敛速度与解的质量
• 结果可视化：提供原始图像、分割结果对比显示，并绘制适应度收敛曲线以分析算法性能
• 结果导出：支持将分割后的图像矩阵导出为常见格式（如PNG、JPG）保存

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的灰度图像（JPG、PNG等格式）置于程序可访问路径。
2. 设置算法参数：在main.m中修改或传入以下参数：

- population_size：种群规模（默认50） - max_iter：最大迭代次数（默认100） - mutation_rate：变异概率（默认0.01） - num_thresholds：阈值数量（默认2）

1. 选择适应度函数：指定用于评估阈值质量的函数（如Otsu法、熵阈值法）。
2. 运行主程序：执行main.m，系统将自动完成图像读取、阈值优化、分割执行与结果输出。
3. 查看与分析结果：程序将显示分割前后图像对比、最优阈值列表及收敛曲线，分割图像可导出至本地。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a或更高版本
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox（用于图像读写、矩阵操作及显示功能）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、遗传算法种群初始化与迭代优化、基于适应度函数的阈值评估与选择、交叉与变异操作执行、最优阈值组合的图像分割实现，以及分割结果与收敛过程的可视化输出。