基于MATLAB的交通标识图像分割与二值化预处理系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了交通标识的自动化预处理，通过图像分割提取标识区域，并采用自适应二值化增强特征，为后续识别模块提供清晰输入数据。

详 情 说 明

基于图像分割与二值化的交通标识预处理系统

项目介绍

本项目是针对交通场景图像的专业预处理系统，核心目标是通过先进的图像处理技术，将图像中的交通标识从复杂背景中精准分离并增强其特征。系统采用图像分割与自适应二值化相结合的技术路线，有效提升交通标识区域的对比度和清晰度，为后续的识别分类模块提供高质量、标准化的输入数据。最终输出为仅保留标识区域的二值化图像，便于进行特征提取与机器学习。

功能特性

• 多格式图像输入：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式，兼容RGB彩色图像和灰度图像。
• 智能图像分割：基于颜色空间分析与纹理特征，自动识别并分割出图像中的交通标识区域。
• 自适应二值化：综合运用Otsu全局阈值算法与局部阈值法，根据图像特性自适应选择最佳二值化方案，增强标识特征。
• 形态学后处理：利用开运算、闭运算等形态学操作，净化分割结果，去除噪声点、填充空洞，平滑标识轮廓。
• 中间结果可视：可选输出分割、二值化等关键步骤的中间图像，便于过程调试与效果分析。

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理的图像文件存放在指定目录，图像内容应包含交通标识，建议最小分辨率为320×240像素。
2. 配置系统参数：根据需要，可在主程序或配置文件中调整分割敏感性、二值化方法、形态学核大小等参数。
3. 运行主程序：执行系统主程序，程序将自动完成图像读取、去噪、分割、二值化及后处理全流程。
4. 获取输出结果：处理完成后，系统将在输出目录生成最终的二值化图像。二值图像以矩阵形式存储，可直接用于后续分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程。它负责协调整个预处理流水线，依次执行图像读取与格式校验、基于颜色和纹理的初部分割、应用自适应阈值算法进行二值化处理，以及利用形态学操作对二值图像进行优化。此外，该文件还承担着控制中间结果的显示或保存，并最终输出可用于识别阶段的高质量二值图像矩阵。