MATLAB图像目标提取系统：自适应阈值分割与形态学优化

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像目标提取，通过自适应阈值分割分离前景与背景，并结合形态学操作（如开闭运算）进行后处理，有效消除噪声、填充空洞，提升轮廓提取精度。适用于复杂背景下的目标分析。

详 情 说 明

基于阈值分割与形态学操作的图像目标提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像处理系统，专门用于从复杂背景图像中精确提取目标对象轮廓。系统采用自适应阈值分割技术实现前景与背景的初始分离，随后通过一系列形态学操作对分割结果进行优化处理，有效消除噪声干扰、填充目标内部空洞、平滑边界轮廓，最终生成高质量的二值化目标掩膜。

功能特性

• 自适应阈值分割：支持Otsu全局阈值法和局部阈值法，自动或手动设定分割阈值
• 形态学优化处理：提供腐蚀、膨胀等基本操作及开运算、闭运算等组合运算
• 多格式图像支持：兼容jpg、png、bmp、tiff等常见图像格式
• 参数灵活配置：可调整阈值参数和形态学操作的结构元素形状与尺寸
• 可视化结果输出：

- 原始图像与分割结果对比显示 - 形态学优化后的二值掩膜图像 - 目标轮廓叠加在原始图像上的效果展示

• 精度评估功能：可选计算Dice系数、IoU值等分割质量评估指标

使用方法

1. 运行主程序文件，系统将引导用户选择输入图像
2. 根据图像特性选择合适的阈值分割方法（自动或手动阈值）
3. 配置形态学操作参数，包括结构元素类型和操作尺寸
4. 系统自动执行处理流程并显示各阶段结果
5. 查看最终的目标提取效果和精度评估指标（如启用）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、自适应阈值分割计算、形态学后处理操作、结果可视化展示以及分割精度评估等多项关键功能，为用户提供完整的图像目标提取解决方案。