MATLAB多方法融合不均匀光照文字图像分割系统

资 源 简 介

本项目开发了基于MATLAB的稳健文字分割系统，专门处理不均匀光照图像。集成同态滤波进行光照归一化，结合Bernsen局部阈值法与边缘检测技术，有效提升文字分割精度与鲁棒性。适用于文档分析与图像处理应用。

详 情 说 明

基于多方法融合的不均匀光照文字图像分割系统

项目介绍

本项目旨在开发一个稳健的MATLAB系统，专门用于解决不均匀光照条件下的文字分割难题。系统通过集成同态滤波、Bernsen局部阈值法以及边缘检测技术，有效处理光照不均、对比度低的文字图像，实现高精度的文字区域提取与分割。

功能特性

• 光照归一化处理：采用同态滤波技术将图像分解为光照分量和反射分量，在频域中抑制低频光照干扰，增强高频文本细节。
• 局部自适应二值化：应用Bernsen局部阈值分割算法，根据图像局部区域的对比度动态计算阈值，提升不均匀光照下文本与背景的分离效果。
• 文本轮廓增强：结合Sobel或Canny边缘检测算子，提取清晰的文本边缘信息，辅助优化分割边界。
• 多格式输入支持：支持读取JPG、PNG等常见格式的灰度或彩色图像。
• 多样化输出结果：生成二值分割图像、原图与分割边界的叠加可视化图，以及包含分割区域坐标信息的MAT文件。

使用方法

1. 将待处理的文字图像放置于指定目录（或根据提示选择路径）。
2. 在MATLAB环境中运行主程序。
3. 程序将自动完成图像读取、预处理、分割及结果输出流程。
4. 执行完毕后，可在输出目录查看：

- binary_result.png：二值分割图像（文字区域为白色，背景为黑色） - boundary_overlay.png：原图与分割边界叠加的可视化结果 - segmentation_coordinates.mat：存储分割区域坐标数据的MAT文件

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 内存建议：处理高分辨率图像时，建议可用内存不小于4GB

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心处理逻辑，包括图像读取与格式转换、同态滤波进行光照校正、Bernsen算法执行局部阈值分割、边缘检测辅助轮廓提取、结果可视化绘制以及分割数据保存等功能，协调各模块完成从输入到输出的完整分割流程。