基于PSO算法的自适应多阈值图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目运用粒子群优化算法（PSO）自动确定图像分割的最佳多阈值组合。系统通过灰度化处理和直方图分析构建适应度函数，利用群体智能搜索实现高效的图像分割，适用于复杂图像处理场景。

详 情 说 明

基于PSO优化算法的多阈值图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的自适应多阈值图像分割方法。系统通过PSO算法智能搜索最优的多阈值组合，结合最大类间方差法（OTSU）准则，实现对图像的高效多区域分割。该系统能够自动处理输入图像，提供直观的分割结果和详细的阈值分析报告，适用于图像处理、计算机视觉等相关领域的研究与应用。

功能特性

• 自适应多阈值搜索：利用PSO算法自动确定使类间方差最大的多个阈值
• 灵活的参数配置：支持调整粒子群规模、迭代次数、阈值个数等关键参数
• 实时过程可视化：动态显示PSO优化过程和分割效果预览
• 全面的输出结果：提供分割图像、阈值报告、收敛曲线等多种输出
• 广泛的图像支持：兼容jpg、png、bmp等多种常见图像格式

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像放置在指定目录
2. 设置分割参数：

- 选择阈值个数（1-5个） - 配置粒子群规模（默认50）和迭代次数（默认100） - 可选调整PSO算法超参数（惯性权重、学习因子等）

1. 运行分割程序：执行主程序开始图像分割过程
2. 查看输出结果：

- 分割结果图像（多值分割图） - 阈值分析报告（最优阈值、收敛曲线、评估指标） - 过程可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，实现了完整的图像分割流程控制。其主要能力包括：图像读取与灰度转换预处理、直方图信息统计、PSO算法参数初始化与优化过程执行、基于最大类间方差准则的适应度函数计算、多阈值分割的图像处理操作，以及结果图像生成与分析报告的输出。同时，该文件还负责分割过程的实时可视化展示和用户交互界面的管理。