MATLAB驱动的全局阈值优化图像杂波剔除系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB开发智能图像分割算法，针对高对比度图像的背景杂波干扰问题，自动计算最优全局阈值实现高效二值化处理。专为医学影像如结节检测设计，优化图像处理效果并提升分析准确性。

详 情 说 明

基于全局阈值优化的图像杂波剔除系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现智能图像阈值分割功能，重点解决高对比度图像中背景杂波干扰问题。系统通过分析图像像素灰度分布特征，自动计算最优全局阈值，将图像转换为二值化结果。特别适用于医学影像（如结节检测）、工业检测等需要突出主体目标的场景，能有效分离目标区域与无关背景信息。

功能特性

• 智能阈值计算：采用最大类间方差法（Otsu算法）自动确定最优分割阈值
• 灰度分析能力：基于灰度直方图分析图像像素分布特征
• 后处理优化：运用形态学技术对二值化结果进行精细化处理
• 多格式支持：兼容JPEG、PNG、TIFF等标准图像格式
• 可视化输出：提供原图与分割结果的对比展示
• 详细报告：生成包含阈值数值、像素占比等信息的计算报告

使用方法

1. 准备输入图像（建议对比度>30%的灰度图像）
2. 运行主程序，系统将自动完成以下处理流程：

- 图像灰度化转换（如输入为彩色图像） - 灰度直方图分析与特征提取 - Otsu算法优化阈值计算 - 图像二值化分割 - 形态学后处理优化

1. 查看输出结果：

- 二值化图像矩阵（逻辑数组格式） - 分割效果对比可视化图形 - 阈值计算分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b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

主程序文件整合了图像读取与格式校验、灰度转换预处理、直方图统计与分析、Otsu阈值优化计算、二值分割执行、形态学滤波后处理、结果可视化展示以及阈值报告生成等核心功能模块，实现了从图像输入到分析结果输出的完整处理流程。