MATLAB遗传算法自适应图像分割系统

资 源 简 介

本项目开发了一个基于遗传算法的自适应图像分割MATLAB程序，可自动分析图像灰度特征并通过迭代寻优确定最佳阈值，实现高精度前景与背景分离，同时支持分割质量评估。

详 情 说 明

基于遗传算法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目是一个基于遗传算法优化图像分割阈值的MATLAB程序。系统能够自动分析输入图像的灰度特征，通过遗传算法迭代寻优确定最佳分割阈值，实现图像前景与背景的高精度分离。程序支持对分割结果的质量评估，并提供可视化比较界面，方便用户优化算法参数。

功能特性

• 智能阈值优化：采用遗传算法自动寻找最优分割阈值，避免人工选择的主观性
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式的灰度图像处理
• 参数可配置：允许用户自定义遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等）
• 结果可视化：提供原始图像与分割结果的对比显示界面
• 性能评估：输出分割准确率、召回率等量化评估指标
• 适应度曲线：展示遗传算法迭代过程中的适应度变化趋势

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的灰度图像放置在指定目录
2. 设置算法参数：配置遗传算法的种群大小、迭代次数、交叉率和变异率
3. 运行程序：执行主程序开始图像分割过程
4. 查看结果：程序将输出分割后的二值图像、最优阈值数值及评估指标
5. 分析比较：通过可视化界面对比原始图像与分割结果，调整参数以获得更优效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据读取与预处理、遗传算法种群初始化、适应度函数计算、选择交叉变异操作、最优阈值搜索确定、分割结果二值化处理、性能指标评估计算以及可视化结果输出等完整工作流程。该文件整合了所有关键模块，为用户提供了一站式的图像分割解决方案。