MATLAB多阈值图像分割工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目集成多种经典阈值图像分割算法，包括大津法等，可对灰度图像实现自动阈值分割，输出二值图像及阈值结果。用户可灵活比较不同算法的分割效果。

详 情 说 明

MATLAB多阈值图像分割方法工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的多阈值图像分割工具箱，集成了多种经典的阈值分割算法。工具箱旨在为图像处理研究者和工程师提供一套高效、易用的灰度图像自动分割解决方案，支持图形化界面操作和脚本调用两种模式，便于进行算法比较和实验分析。

功能特性

• 多算法支持：集成大津法（OTSU）、最大熵阈值法、K均值聚类阈值法、迭代阈值法等经典阈值分割算法
• 双模式使用：提供直观的图形用户界面和灵活的脚本编程接口
• 自动预处理：自动处理彩色图像转灰度、图像格式兼容等预处理步骤
• 结果可视化：支持显示原始图像、分割结果、灰度直方图与阈值标记的对比图
• 性能评估：提供分割时间、类间方差等算法性能指标输出
• 格式兼容：支持JPG、PNG、BMP、TIFF等常见图像格式

使用方法

图形界面模式

1. 运行主程序启动图形用户界面
2. 通过"打开图像"按钮加载待分割的灰度图像
3. 从算法下拉菜单中选择所需的分割方法
4. 点击"执行分割"按钮获取分割结果
5. 查看输出的二值图像和阈值数值，可选显示处理过程可视化图表

脚本调用模式

% 示例代码 image_path = 'example.jpg'; algorithm = 'otsu'; % 可选: 'entropy', 'kmeans', 'iterative' [threshold, binary_image, performance] = image_threshold_segmentation(image_path, algorithm);

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 分辨率支持：100×100至4096×4096像素（超出范围可能影响处理效率）

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的构建与交互逻辑，负责协调图像读取、算法选择、参数设置与结果展示等核心流程。该文件实现了界面元素的布局管理，用户操作的事件响应，以及各功能模块之间的数据传递与控制调度，确保整个分割流程的顺畅执行。