MATLAB图像二值化工具：基于Otsu算法的智能阈值分割实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典的Otsu图像二值化算法，能够自动计算最佳阈值并将灰度图像转换为二值图像。支持多种图像格式输入，提供阈值计算过程可视化和效果对比功能，适用于图像处理与计算机视觉应用场景。

详 情 说 明

MATLAB环境下的Otsu图像二值化算法实现与分析工具

项目介绍

本项目提供了一个基于Otsu（大津法）的图像二值化算法的MATLAB实现。通过自动计算图像的最佳全局阈值，能够将输入的灰度图像或彩色图像高效地转换为高质量的二值图像。该工具集成了算法过程可视化与效果分析功能，适用于图像处理、计算机视觉等领域的预处理工作，为相关研究和应用提供便捷、可靠的分析手段。

功能特性

• 核心算法：采用经典的Otsu最大类间方差法，实现图像阈值的自动优化计算。
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP、TIF等标准图像格式的输入。
• 智能输入：兼容灰度图像（单通道）与彩色图像（后者将自动转换为灰度处理）。
• 尺寸自适应：对输入图像尺寸无限制，能有效处理常见的分辨率范围。
• 灵活输入方式：支持通过图像文件路径或直接输入图像数据矩阵两种方式。
• 丰富输出：

- 输出二值化处理后的图像（逻辑数组）。 - 返回自动计算得到的最佳阈值数值。 - 可选生成并显示图像的灰度直方图分布，辅助分析阈值选择依据。 - 可选生成并显示原始图像与二值化结果的对比图，便于效果评估。 - 提供处理过程参数报告，包含计算耗时、图像尺寸等关键信息。

使用方法

1. 准备环境：确保您的计算机上安装了所需版本的MATLAB。
2. 获取代码：将项目文件下载或克隆至本地。
3. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中，导航至项目目录，运行主脚本文件。
4. 按提示操作：根据程序的交互提示，输入待处理图像的路径或直接提供图像矩阵。
5. 查看结果：程序执行完毕后，将在命令窗口输出最佳阈值等信息，并可根据选择显示直方图、对比图等可视化结果。处理得到的二值图像数据将保存在变量中供后续使用。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要 MATLAB Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，负责协调整个二值化处理流程。它主要实现了图像数据的读取与预处理、Otsu最佳阈值的计算、图像的二值化转换、处理结果的可视化展示（包括灰度直方图与效果对比图）以及生成包含关键参数的处理报告。