基于MATLAB的多算法图像二值化工具箱

资 源 简 介

本项目提供三种经典图像二值化算法的MATLAB实现，包括全局优化的OTSU算法、基于最小分类误差的Kittler算法及自适应局部阈值的Niblack算法。代码结构清晰，支持单张图像批量处理，适用于文档数字化、图像分割等场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的多算法图像二值化系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的图像二值化处理系统，集成了三种经典的阈值分割算法：OTSU全局二值化、Kittler最小分类错误阈值化和Niblack局部自适应二值化。系统能够对输入的灰度图像进行高效处理，通过不同算法原理实现最优阈值选择，并提供直观的可视化对比结果，适用于图像处理、计算机视觉等领域的算法研究与效果评估。

功能特性

• 多算法集成：一次性实现三种经典二值化算法
• OTSU全局阈值分割：通过最大化类间方差自动确定图像全局最优阈值
• Kittler最小错误阈值优化：基于最小分类错误准则进行统计最优阈值分割
• Niblack局部自适应二值化：结合局部窗口统计特征实现像素级动态阈值计算
• 参数可调：Niblack算法支持窗口大小和校正系数的自定义设置
• 结果可视化：原图与三种算法处理结果并列显示，便于效果对比
• 阈值输出：返回各算法计算的具体阈值数值（全局阈值或局部阈值矩阵）

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像为单通道灰度格式（JPG、PNG、BMP等）
2. 设置可选参数（针对Niblack算法）：

- 窗口大小：默认15×15像素 - 校正系数k：默认值为-0.2

1. 运行主程序：系统将自动执行三种二值化算法
2. 查看输出结果：

- 二值化图像（逻辑矩阵形式） - 各算法阈值计算结果 - 四宫格对比图（原图+三种算法结果）

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了完整的图像处理流程，包括文件读取、参数初始化、算法实现与结果展示等核心功能。具体实现了灰度图像加载与验证、三种二值化算法的独立计算模块、阈值数值的提取与输出，以及生成包含原始图像与各算法处理结果的综合对比可视化界面。