基于PSO算法的自适应图像阈值分割MATLAB实现

资 源 简 介

该项目利用粒子群优化算法自动寻找图像最优分割阈值，实现了灰度图像的自适应分割。通过智能优化替代手动阈值设定，有效解决光照不均和对比度变化场景的分割问题。提供完整的MATLAB源码和示例数据。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的图像阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的自适应图像阈值分割方法。该系统能够自动寻找输入灰度图像的最佳分割阈值，有效解决了传统手动设定阈值方式在光照不均或对比度较差图像场景下的分割难题。系统集成了图像预处理、PSO优化计算以及分割结果可视化等完整功能模块，为图像分析提供了一种智能化的解决方案。

功能特性

• 自动阈值寻优：采用粒子群优化算法自动搜索图像最优分割阈值，无需人工干预
• 参数灵活配置：支持自定义粒子群规模、最大迭代次数、惯性权重和学习因子等关键参数
• 多格式图像支持：兼容jpg、png、bmp等常见灰度图像格式
• 完整结果展示：

- 优化过程收敛曲线动态显示 - 最佳阈值数值实时输出 - 原始图像与分割结果对比展示 - 二值化分割图像生成 - 算法性能指标（运行时间、迭代次数等）统计

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的灰度图像放置于指定目录
2. 参数设置（可选）：根据需要调整PSO算法参数（粒子数量、迭代次数等）
3. 执行分割程序：运行主程序开始自动阈值寻优过程
4. 查看结果：系统将自动显示分割结果和性能指标，并保存二值化图像

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，负责协调整个图像分割任务的执行。其主要功能包括：读取输入图像数据进行预处理，初始化粒子群优化算法的各项参数，执行迭代优化计算以寻找最佳分割阈值，根据最优阈值完成图像二值化分割操作，以及生成并显示包括收敛曲线、分割效果对比图和性能指标在内的各类结果输出。