MATLAB图像分割工具箱：KSW准则与改进多阈值算法实现

资 源 简 介

该MATLAB工具箱实现了四种自适应图像分割算法：KSW熵最大化法、最小偏态法、信息熵迭代法与OTSU改进法，提供高效的多阈值选择与分割功能，适用于灰度图像分析。

详 情 说 明

基于KSW准则与改进分割的多阈值图像分割工具箱

项目介绍

本项目是一个用于图像分割的MATLAB函数库，实现了多种自适应阈值选择算法。工具箱提供了四种经典的阈值分割方法，能够对单通道灰度图像进行高效、准确的分割。用户可根据需求选择不同算法，获取分割阈值、分割结果图像以及算法收敛过程的可视化分析。

功能特性

• 多算法支持：集成KSW最大熵阈值法、最小偏态分布优化法、信息熵迭代收敛法、最小误分概率阈值法四种经典算法
• 灵活阈值选择：支持单阈值和多阈值分割，用户可指定阈值数量
• 完整输出体系：

- 分割阈值数值（单值或多阈值数组） - 二值化/多值分割结果图像 - 算法目标函数收敛曲线 - 阈值在灰度直方图中的标记位置

• 参数可配置：允许用户设置迭代精度容差等参数，满足不同精度需求

使用方法

1. 准备输入图像：加载单通道灰度图像（uint8或double类型，像素值范围0-255）
2. 选择算法：通过算法类型标识符指定使用的分割方法
3. 设置参数：指定阈值数量、迭代精度容差等可选参数
4. 执行分割：调用相应函数进行处理
5. 分析结果：获取分割阈值、分割图像及可视化分析图表

示例代码： % 读取灰度图像 img = imread('sample.jpg'); % 使用KSW算法进行双阈值分割 thresholds = ksw_segmentation(img, 2, 1e-6); % 显示分割结果和收敛曲线 display_results(img, thresholds);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了图像分割的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、多种阈值分割算法的调度执行、分割结果的生成与可视化展示。该文件整合了各算法模块，提供统一的用户接口，能够根据用户输入的参数自动选择相应的分割方法，完成从图像输入到结果输出的完整处理链，并生成包含阈值位置标记和收敛曲线的综合分析图表。