基于Otsu最大类间方差法的图像自适应阈值分割MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现经典的Otsu最大类间方差算法，实现灰度图像的自动阈值分割。系统提供图像预处理（去噪、对比度增强）和后处理（形态学操作）功能，支持分割效果可视化展示和定量评估。

详 情 说 明

基于Otsu最大类间方差法的图像自适应阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于经典Otsu最大类间方差法的图像自适应阈值分割系统。系统能够自动计算灰度图像的最优分割阈值，通过图像预处理、阈值分割和后处理等完整流程，实现高质量的图像二值化分割。该系统不仅提供了直观的可视化展示，还包含分割效果的定量评估功能。

功能特性

• 经典Otsu算法实现：采用最大类间方差法自动确定图像分割的最佳阈值
• 完整的图像处理流程：

- 预处理：图像去噪、对比度增强等优化操作 - 核心分割：基于直方图分析的Otsu阈值分割 - 后处理：形态学操作优化分割结果

• 可视化分析：

- 类间方差曲线图展示 - 原始图像与分割结果对比显示 - 直方图分布分析

• 定量评估：提供分割准确率、交并比等客观评价指标
• 参数可调：支持用户自定义预处理和后处理参数

使用方法

1. 准备输入图像：系统支持jpg、png、tiff等格式的单通道灰度图像

1. 设置处理参数（可选）：

- 预处理参数：滤波核大小、对比度调整参数等 - 形态学处理参数：结构元素尺寸、操作类型等

1. 运行分割程序：系统将自动完成以下处理流程：

- 图像预处理优化 - Otsu阈值计算与分割 - 形态学后处理 - 结果评估与可视化

1. 查看输出结果：

- 二值化分割图像（黑白二值图） - 最优阈值和类间方差曲线 - 分割效果评估指标 - 处理过程对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了图像读取与验证、预处理参数配置、Otsu阈值计算核心算法、形态学后处理操作、多维度结果可视化以及分割质量定量评估等完整功能模块，构成了系统的核心处理流程。