基于阈值分割的MATLAB图像前景提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过设定阈值参数，对输入的灰度或二值图像进行分割处理，自动滤除低像素值背景并提取前景目标。支持批量处理和可视化结果对比，适用于图像分析与目标检测任务。

详 情 说 明

基于阈值分割的图像前景提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于阈值分割的图像前景提取系统。系统能够根据用户设定的阈值参数，对输入的灰度图像或二值图像进行分割处理。通过自动识别并滤除像素值低于阈值的背景区域，精确保留符合条件的前景目标。支持对多张图像进行批量处理，并提供分割前后的可视化对比结果，便于用户直观地评估分割效果。

功能特性

• 阈值分割处理：采用图像阈值分割算法，通过像素级逻辑索引操作实现高效的图像分割。
• 灵活的参数配置：支持用户自定义标量阈值，或选择自动阈值计算选项。
• 后处理优化：可选图像形态学后处理（如噪点清理），可通过设置形态学操作半径等参数改善分割结果。
• 批量处理能力：支持一次性处理多张输入图像，提升处理效率。
• 结果可视化：生成二值化分割结果图及高亮标注前景区域的可视化图像（原图叠加掩膜效果）。
• 统计报告输出：提供前景像素占比、有效区域坐标等统计信息。

使用方法

1. 输入准备：准备单张或批量灰度图像（uint8格式，像素值范围0-255）。
2. 参数设置：运行系统，根据提示或配置文件设定：

- 分割阈值（具体数值或选择自动计算）。 - 可选的后处理参数（如形态学操作半径，用于噪点清理）。

1. 执行处理：系统将自动进行图像分割与后处理。
2. 结果获取：系统输出包括：

- 二值化分割结果图像（逻辑矩阵或uint8二值图）。 - 高亮前景区域的可视化对比图像。 - 包含前景像素占比等信息的统计报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）。
• 硬件建议：无特殊要求，处理高分辨率图像或大批量图像时建议保证足够内存。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要负责读取用户输入的图像与参数配置，调用阈值分割算法进行前景提取，执行可选的形态学后处理以优化结果，生成并保存二值化分割图像与可视化对比图，同时计算并输出前景区域的统计信息报告。