MATLAB遗传算法图像分割工具箱

资 源 简 介

本工具箱利用遗传算法自适应优化图像分割阈值，支持多种图像格式预处理与特征提取，提供可视化结果对比和性能评估，实现高效的像素级图像分类。

详 情 说 明

基于遗传算法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法的自适应图像分割系统。系统利用遗传算法的全局优化能力，自动寻找图像分割的最佳阈值，实现像素级的精确分类。通过自适应调整遗传算法参数和图像特征分析，能够有效处理多种格式的灰度/彩色图像，并提供全面的分割效果评估和可视化结果。

功能特性

• 遗传算法优化：采用选择、交叉、变异等操作优化分割阈值，确保全局最优解
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式的自动预处理
• 自适应参数调整：根据图像特征自动调整遗传算法参数以获得最优分割效果
• 批量处理能力：支持批量图像处理和多通道图像分割
• 可视化分析：提供分割结果对比图、算法收敛曲线等可视化输出
• 性能评估：生成包含准确率、召回率、F1分数等指标的评估报告

使用方法

1. 准备输入图像（支持灰度/彩色图像）
2. 设置算法参数（可选择使用默认参数或自定义参数）
3. 运行主程序开始分割处理
4. 查看输出的分割图像和评估报告
5. 分析可视化结果和算法性能曲线

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要完成图像读取与预处理、遗传算法参数初始化、迭代优化过程控制、分割阈值寻优、结果图像生成、性能指标计算以及各类可视化图形的输出。该文件集成了整个图像分割流程的完整逻辑，是系统的核心调度和控制中心。