基于MATLAB的改进遗传算法与最大熵优化的自适应图像分割系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现一种自适应图像分割方案，采用最大熵法确定阈值范围，并利用改进遗传算法优化阈值选取，提高分割精度与效率，适用于复杂图像处理场景。

详 情 说 明

基于改进遗传算法与最大熵优化的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于改进遗传算法与最大熵优化的自适应图像分割系统。系统核心思想是结合最大熵阈值法与改进遗传算法，通过熵最大化准则确定图像分割的阈值范围，并利用引入自适应交叉率、变异率策略及精英保留机制的改进遗传算法进行阈值优化选取。该系统能够有效提升分割边界的准确性与鲁棒性，适用于灰度图像与多通道彩色图像的自适应分割需求。

功能特性

• 改进遗传算法优化：采用自适应交叉率与变异率策略，根据种群适应度动态调整遗传操作概率，结合精英保留机制，加速收敛并提高全局搜索能力。
• 最大熵阈值法：基于信息熵最大化准则自动计算图像分割的初始阈值范围，为遗传算法提供优质的初始解空间。
• 多图像格式支持：支持单通道灰度图像（uint8格式）与多通道彩色图像（RGB格式）的分割处理。
• 分割后处理增强：集成形态学操作（如开闭运算）与区域连通性分析，优化分割结果，消除噪声与小区域。
• 结果输出与评估：输出分割后的二值图像或区域标记图像，生成包含各通道阈值、适应度收敛曲线的参数报告，并支持基于标注真值的分割效果评估（如准确率、IoU）。

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的灰度或彩色图像放置于指定目录。
2. 配置算法参数：可调整种群大小（默认50）、迭代次数（默认100）、熵计算窗口大小等参数，或使用默认参数。
3. 运行主程序：执行主程序启动分割流程。系统将自动进行最大熵阈值计算、改进遗传算法优化及后处理操作。
4. 获取输出结果：程序运行后，将生成分割图像、阈值报告及评估指标（若提供真值图像）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的入口与调度核心，负责整合图像读取、参数初始化、最大熵阈值计算、改进遗传算法优化、图像分割执行、后处理操作以及结果输出与评估等全部流程。其实现了算法流程的串联控制，确保了各模块间的数据传递与协调运行，用户可通过调用该文件完成完整的图像分割任务。