基于大津法与迭代阈值法的自适应图像分割MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现了Otsu大津法和迭代阈值法两种经典图像分割算法，能够自动计算最优分割阈值并对灰度图像进行高效二值化处理。用户可对比不同算法效果，系统提供分割评估指标辅助分析。

详 情 说 明

基于大津法与迭代阈值法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目是一个基于经典阈值分割算法的自适应图像分割系统，实现了大津法（Otsu）和迭代阈值法两种核心算法。系统能够自动计算最优分割阈值，对输入的灰度图像进行高效二值化处理，并提供详细的分割效果评估和可视化对比分析，适用于图像处理、计算机视觉等领域的教学研究和应用开发。

功能特性

• 双算法支持：集成大津法（最大类间方差法）和迭代阈值优化算法
• 自适应阈值计算：自动分析图像特征并计算最优分割阈值
• 多格式输入：支持jpg、png、bmp、tiff等多种灰度图像格式
• 智能预处理：自动进行图像尺寸标准化和灰度化处理
• 全面评估体系：提供类间方差、分割准确率等量化评估指标
• 效率对比分析：生成算法执行时间对比报告
• 可视化展示：原始图像与分割结果的并排对比显示

使用方法

1. 图像输入：准备单通道灰度图像或系统将自动转换彩色图像
2. 参数设置：

- 选择分割算法（大津法/迭代阈值法） - 迭代阈值法可输入初始阈值（可选参数）

1. 执行分割：系统自动处理并输出结果
2. 结果分析：查看分割图像、阈值数值、执行时间和评估参数

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：≥4GB RAM（建议8GB以上处理大尺寸图像）
• 存储空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能逻辑，包括图像读取与预处理模块、双算法并行处理引擎、结果评估与可视化输出系统。具体负责灰度图像的标准归一化处理，大津法与迭代阈值法的算法执行与优化计算，分割效果的多维度定量评估分析，以及最终二值化图像与对比结果的可视化生成。