MATLAB遗传算法图像分割工具箱

资 源 简 介

本项目提供基于遗传算法的自适应图像分割MATLAB实现，支持灰度与彩色图像处理，可自定义适应度函数和遗传算法参数，适用于图像分析与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于遗传算法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于遗传算法的自适应图像分割系统。系统通过遗传算法自动优化图像分割的关键参数（如阈值），能够有效处理灰度与彩色图像，并提供多种适应度函数与分割策略选择。该项目将进化计算与图像处理技术相结合，旨在为不同特性的图像寻找到高质量的分割方案，同时提供直观的结果展示与性能分析。

功能特性

• 智能参数优化：利用遗传算法自动寻找图像分割的最优阈值参数。
• 多格式图像支持：支持处理 JPG、PNG、BMP 格式的灰度图像和彩色图像。
• 灵活的适应度函数：提供多种适应度函数（如类间方差、熵值法等）用于评估分割质量。
• 可配置遗传算法参数：用户可调节种群规模、迭代次数、交叉率、变异率等关键参数。
• 多种分割方法：支持全局阈值分割与局部阈值分割。
• 可视化分析：实时展示遗传算法收敛曲线、原始图像与分割结果对比图。
• 批量处理能力：支持一次性处理多张图像，提升效率。
• 性能评估报告：输出分割性能指标（准确率、召回率等）及算法运行时间统计。

使用方法

1. 准备图像：将待分割的图像文件置于项目指定输入目录。
2. 参数配置：在主程序或配置界面中设置遗传算法参数（如种群规模、迭代次数）、选择分割方法与适应度函数。对于彩色图像，可选择分割的通道。
3. 执行分割：运行主程序。系统将进行遗传算法优化并完成图像分割。
4. 查看结果：程序会自动生成并展示分割结果图像、收敛曲线、性能指标对比图及详细的文本报告。所有输出文件将保存至指定输出目录。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的控制核心，负责统一调度整个图像分割流程。其主要功能包括：引导用户进行参数配置与图像输入；根据用户选择初始化遗传算法参数与适应度函数；执行遗传算法优化迭代以搜索最优分割阈值；调用相应的图像分割算法对输入图像进行处理；控制生成并显示所有可视化结果图表与性能评估报告；最后管理分割结果与相关数据的输出保存。