基于MATLAB的迭代法自适应图像阈值分割系统

资 源 简 介

本项目实现了一种基于迭代法的自适应图像阈值分割算法，可自动计算最优分割阈值。无需人工干预，系统通过迭代优化快速收敛，输出高质量二值图像，适用于灰度图像的自动化处理需求。

详 情 说 明

基于迭代法的自适应图像阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于迭代法的自适应图像阈值分割算法。系统能够自动计算最优分割阈值，无需人工干预或指定阈值参数。通过迭代计算灰度图像的全局阈值并持续优化分割效果，直至满足收敛条件，最终生成高质量的二值分割图像。本方法适用于各类灰度图像的自动分割需求，为后续图像分析和处理操作提供可靠基础。

功能特性

• 自适应阈值计算：自动分析图像灰度直方图，智能确定最优分割阈值
• 迭代优化机制：采用迭代算法不断优化阈值，确保分割精度
• 收敛性保障：内置收敛性判断机制，保证算法稳定性和效率
• 通用性强：支持任意尺寸的uint8灰度图像输入
• 输出标准化：生成标准的logical类型二值图像，前景为1（白色），背景为0（黑色）

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为uint8类型的二维矩阵（灰度图像），灰度值范围0-255
2. 运行主程序：执行主函数处理图像
3. 获取输出结果：系统返回与输入同尺寸的logical二值矩阵
4. 结果应用：分割结果可直接用于后续的图像分析任务

示例代码： % 读取灰度图像 input_image = imread('example.jpg'); % 运行分割算法 binary_result = main(input_image); % 显示分割结果 imshow(binary_result);

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2016b或更高版本
• 内存要求：根据处理图像尺寸而定，建议不少于4GB RAM
• 图像要求：输入必须为有效的灰度图像矩阵

文件说明

主程序文件整合了完整的自适应阈值分割流程，实现了图像灰度分析、迭代阈值计算、收敛条件判断及二值图像生成等核心功能。具体包含灰度直方图统计与分析、初始阈值自动确定、基于迭代的阈值优化算法、收敛性检验机制以及最终的二值分割图像输出等关键能力。