MATLAB实现基于粒子群优化的Otsu多阈值图像分割系统

资 源 简 介

本项目运用粒子群优化算法优化传统Otsu方法，实现灰度图像的高效多阈值分割。通过智能搜索替代遍历策略，大幅提升分割速度与自适应能力，适用于复杂图像处理场景。

详 情 说 明

基于粒子群优化的Otsu多阈值图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种结合粒子群优化算法与Otsu最大类间方差法的自适应图像分割方法。系统通过PSO智能搜索最优阈值组合，替代传统Otsu方法的遍历搜索策略，显著提升多阈值分割效率。支持灰度图像的多级阈值分割，可应用于医学影像分析、工业检测等场景。

功能特性

• 智能优化搜索：采用粒子群优化算法全局搜索最优阈值组合
• 多级阈值分割：支持单阈值及多阈值（2-5级）图像分割
• 高效计算性能：相比传统遍历方法，计算效率提升显著
• 完整结果输出：提供分割图像、阈值数据、收敛曲线和评估指标
• 参数灵活配置：可调整阈值数量、种群规模和迭代次数

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为单通道灰度图像（支持.jpg/.png/.bmp格式）
2. 设置运行参数：

- 阈值数量（默认单阈值） - PSO种群规模（默认50个粒子） - 最大迭代次数（默认100代）

1. 执行分割处理：系统自动完成图像分割和结果分析
2. 查看输出结果：

- 分割结果图像（二值化/多值化） - 最优阈值数组（精确到小数点后两位） - PSO收敛曲线图 - 分割效果评估指标（类间方差值、运行时间）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB及以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了图像读取与预处理、PSO算法参数设置与初始化、适应度函数计算与Otsu准则评估、粒子位置与速度更新迭代优化、最优阈值分割图像生成、结果可视化与性能指标输出等核心功能模块，构成了完整的图像分割处理流程。