MATLAB医学图像自适应阈值分割算法比较系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，集成了四种自适应阈值分割算法（遗传算法、大津法、区域生长法、迭代法），适用于医学图像的分割与可视化分析。系统支持图像预处理、参数调节及多算法实时对比，并提供性能评估功能。

详 情 说 明

基于多种自适应阈值的医学图像分割算法比较与可视化学习系统

项目介绍

本项目是一套专为医学图像分析设计的阈值分割算法比较与可视化学习系统。系统集成了四种经典的自适应阈值分割算法：遗传算法、大津法、区域生长法和迭代法，提供从图像预处理到分割效果评估的完整工作流程。通过详细的代码注释和实时可视化功能，帮助使用者深入理解不同分割方法的原理、特点和适用场景。

功能特性

• 多算法集成：一站式比较四种经典阈值分割算法
• 实时可视化：支持分割过程动态展示（区域生长过程、遗传算法进化过程）
• 参数可调节：每个算法都提供关键参数调节接口
• 性能量化评估：自动计算运算时间、分割精度、Dice系数等指标
• 医学图像兼容：支持DICOM、PNG、JPG等标准医学图像格式
• 预处理支持：可选高斯滤波、对比度增强等预处理操作
• ROI分析：支持感兴趣区域标注和针对性分割

使用方法

1. 图像输入：选择或拖拽医学图像文件到系统界面
2. 参数设置：

- 根据需要调整图像预处理参数 - 为每个算法设置相应的参数（种群大小、种子点、初始阈值等） - 可选标注感兴趣区域

1. 执行分割：启动分割流程，系统将并行运行四种算法
2. 结果分析：

- 查看各算法的二值化分割结果 - 观察分割过程动态可视化 - 分析性能对比报告和收敛曲线

1. 结果导出：保存分割结果和评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+，或Linux Ubuntu 16.04+
• 运行环境：MATLAB R2020a或更高版本
• 内存需求：最低4GB，推荐8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 显示要求：支持1024×768以上分辨率

文件说明

main.m文件作为系统的核心控制模块，负责整合所有功能组件并管理整个分割流程。其主要能力包括：图像数据的读取与预处理调度、四种分割算法的参数配置与并行执行、分割过程的实时可视化控制、算法性能指标的自动计算与对比分析，以及最终结果的组织输出。该文件通过模块化设计实现了用户界面交互、算法调用逻辑和结果显示之间的协调工作。