MATLAB实现的最大熵阈值图像分割系统

资 源 简 介

本项目基于最大熵阈值法开发了一种图像自适应分割算法。系统自动计算最优分割阈值，通过最大化信息熵实现灰度图像的智能二值化处理，适用于各种图像分析场景。

详 情 说 明

基于最大熵阈值法的图像自适应分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于信息熵最大化的图像自动分割算法。系统能够自动计算图像的最优分割阈值，将灰度图像划分为前景和背景两个区域。该算法通过最大化图像分割后两部分的信息熵之和，实现图像的自适应二值化处理，特别适用于光照不均、对比度低的复杂图像场景。

功能特性

• 自适应阈值计算：基于最大熵原理自动确定最优分割阈值
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等常见图像格式
• 智能转换：自动将彩色图像转换为灰度图像进行处理
• 完整输出：提供二值分割图像、最优阈值数值、分割前后对比图和信息熵变化曲线
• 鲁棒性强：适用于各种复杂光照和对比度条件下的图像分割任务

使用方法

1. 准备待分割的灰度图像（彩色图像将自动转换）
2. 运行主程序，系统将自动完成以下处理：

- 图像读取与灰度转换 - 灰度直方图统计与概率分布计算 - 最优阈值搜索（遍历所有可能阈值） - 信息熵最大化计算 - 图像二值化分割

1. 查看输出结果：

- 二值分割图像文件 - 最优阈值参数 - 分割前后对比图 - 信息熵变化分析报告

系统要求

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

文件说明

主程序文件整合了完整的图像分割流程，包含图像读取与预处理、灰度直方图统计分析、概率分布计算、基于信息熵最大化的阈值搜索算法、图像二值化分割操作、结果可视化展示以及分割数据输出等核心功能模块，实现了从图像输入到分割结果生成的全自动化处理。