MATLAB图像二值化处理工具：自适应阈值与形态学优化

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的高效图像二值化解决方案，支持多种阈值算法，可自适应分析图像特征并优化参数。通过形态学后处理消除噪点与空洞，适用于文档、医学影像及工业检测场景。

详 情 说 明

基于自适应阈值与形态学优化的图像二值化处理系统

项目介绍

本项目是一个高效的图像二值化处理系统，旨在提供智能化的图像阈值分割解决方案。系统通过分析图像灰度特征，自动选取最优二值化参数，并结合形态学后处理技术以消除噪声、填补空洞，显著提升二值化结果的质量。该系统特别适用于对图像质量要求较高的场景，如文档数字化、医学影像分析和工业视觉检测。

功能特性

• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP、TIFF等多种常见图像格式输入。
• 自动灰度转换：可自动将输入的彩色图像转换为灰度图进行处理。
• 自适应阈值算法：集成先进的自适应阈值算法，能够根据图像局部或全局特征智能计算最佳二值化阈值。
• 形态学优化：利用形态学处理（如开运算、闭运算）对二值化结果进行后处理，有效去除噪点并连接断裂的边缘。
• 直方图分析：内置直方图分析技术，为阈值选取提供数据支持。
• 批量处理：支持一次性处理多张图像，提升工作效率。
• 高分辨率处理：最大支持8192x8192像素的高分辨率图像处理。
• 结果输出与报告：输出高质量的单通道二值图像（黑白图像），并可生成处理分析报告，包含所用参数、效果对比图等信息。默认输出格式为PNG。

使用方法

1. 准备图像：将待处理的图像文件放置在指定目录。
2. 配置参数（可选）：可根据需要调整系统参数（如形态学操作核大小、特定阈值算法参数等）。若未配置，系统将使用默认的优化参数。
3. 运行系统：执行主程序文件。对于批量处理，指定输入文件夹和输出文件夹路径即可。
4. 获取结果：处理完成后，在输出目录中查看生成的三值图像及分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：处理高分辨率图像（如8192x8192）时，建议可用内存不小于4GB。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要承担图像读取与格式转换、灰度图像预处理与特征分析、调用自适应阈值算法完成图像二值化、执行形态学后处理以优化二值图像质量、生成处理结果图像与分析报告，以及管理批量图片处理任务的关键功能。