MATLAB实现的基于遗传算法的图像自适应阈值分割系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台开发了一套基于遗传算法的自适应图像阈值分割系统。系统能够自动优化多级阈值分割，支持灰度图像的智能处理，并提供分割结果可视化、进化过程动画以及适应度分析功能。

详 情 说 明

基于遗传算法的图像自适应阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于遗传算法的灰度图像自适应多阈值分割方法。系统通过遗传算法优化多个阈值的选择，利用最大类间方差（Otsu）准则作为适应度函数，自动寻找图像分割的最佳阈值组合。该系统不仅能够高效完成图像分割任务，还提供了完整的进化过程可视化和结果分析功能。

功能特性

• 智能阈值优化：采用遗传算法自动寻找最优分割阈值，支持1-3个多阈值分割
• 自适应分割：基于Otsu类间方差法的适应度函数，确保分割质量
• 完整可视化：提供原始图像与分割结果对比、适应度进化曲线、进化过程动态展示
• 参数可配置：用户可灵活设置种群大小、进化代数、阈值数量等关键参数
• 多格式支持：兼容jpg、png、bmp等多种灰度图像格式

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的灰度图像置于指定目录
2. 设置算法参数：

- 种群大小（默认50） - 进化代数（默认100） - 阈值数量（1-3个） - 交叉概率和变异概率

1. 运行分割程序：执行主程序开始优化过程
2. 查看输出结果：

- 分割后的二值/多值图像 - 最优阈值数值显示 - 适应度曲线图 - 进化过程动态演示 - 原图与分割结果对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像数据读取与预处理、遗传算法种群初始化、迭代进化过程控制、适应度评估计算、分割结果生成以及各类可视化图形的输出展示。该文件实现了从参数配置到最终结果输出的完整处理链路，确保了算法各模块间的协同工作。