MATLAB图像自适应阈值分割工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了四种经典阈值分割算法（KSW法、最小偏态法、信息熵迭代法、最小误差法），支持灰度图像的自适应二值化处理，适用于生物医学与工业图像分析。

详 情 说 明

基于多种阈值分割算法的图像处理工具箱

项目介绍

本项目集成了四种经典的图像阈值分割算法，用于灰度图像的自适应阈值分割。通过计算不同准则下的最优阈值，实现对图像的自动二值化处理，适用于生物医学图像、工业检测等领域的图像分析任务。

功能特性

• KSW算法（Kapur-Sahoo-Wong）：基于最大信息熵原理的阈值选取方法
• 最小偏态法：通过最小化灰度分布的偏度系数确定阈值
• 信息熵迭代法：利用图像信息熵的迭代优化寻找分割阈值
• 最小误差法：基于最小分类误差准则的阈值计算方法

使用方法

1. 输入要求：

- 单通道灰度图像（MATLAB矩阵格式，uint8类型，范围0-255） - 可选的参数设置（如迭代次数限制、收敛精度等）

1. 输出结果：

- 计算得到的最优阈值（整数，范围0-255） - 二值化分割后的图像（逻辑矩阵，0/1取值） - 各算法的阈值收敛曲线（可选可视化图表）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了四种阈值分割算法的核心逻辑，包括图像数据读取、参数初始化、各算法阈值计算过程的执行、结果验证与可视化输出。它负责整合所有分割方法，提供统一的处理接口，并生成最终的二值化图像与算法性能分析图表。