MATLAB实现基于OTSU阈值和SVM的图像二值分割系统

资 源 简 介

本MATLAB项目结合OTSU自适应阈值法与SVM机器学习算法，实现高效的图像自动分割。先通过OTSU进行图像预处理与特征提取，再输入SVM分类器完成训练与预测，适用于复杂场景下的图像分析任务。

详 情 说 明

基于OTSU阈值和SVM的智能图像二值分割系统

项目介绍

本项目开发了一套智能图像二值分割系统，核心创新在于将经典的数字图像处理算法与机器学习分类模型相结合。系统采用OTSU自适应阈值算法进行图像预处理与关键特征提取，并利用支持向量机（SVM）对图像像素进行精细分类。该方法综合了OTSU算法在全局阈值选取上的高效性以及SVM在处理复杂、非线性可分模式上的强泛化能力，尤其适用于前景与背景具有较高对比度的图像分割任务，能够输出高质量的二值分割结果，并提供客观的性能评估。

功能特性

• 智能混合分割策略：结合OTSU算法的自适应阈值特性和SVM分类器的强大判别能力，提升分割精度。
• 广泛的输入支持：可处理灰度图像或彩色图像（自动转换为灰度图），支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式。
• 自动化工作流程：从图像预处理、特征提取到模型训练与预测，实现端到端的自动化处理。
• 全面的结果输出：生成最终的二值分割图像（黑白图），并附带包含准确率、召回率等关键指标的分割效果评估报告。
• 过程可视化（可选）：可查看OTSU阈值分割的中间效果，以及SVM分类器的决策边界，便于理解和调试。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 将待分割的原始图像放置在指定目录。 * 若需训练SVM模型，请准备已标注好分割区域的训练样本集。

1. 配置与运行：

* 根据实际情况，修改主程序中的文件路径和相关参数（如SVM核函数、正则化参数等）。 * 运行主程序文件，启动分割流程。

1. 获取输出结果：

* 程序执行完毕后，在输出目录下可找到生成的分割图像。 * 评估报告将以文本或图形形式呈现，展示本次分割的性能指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB （建议R2018a或更高版本）
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与执行功能。它主要实现了整个图像二值分割的完整流程控制，包括读取输入图像数据、调用OTSU算法进行图像预处理与特征计算、负责SVM分类模型的训练与预测过程、生成最终的二值分割结果图像，并计算分割性能的评估指标以及可选的可视化中间结果。