【MATLAB源码】自适应最佳阈值分割算法：基于灰度直方图分析

资 源 简 介

该MATLAB项目实现自适应图像阈值分割，通过分析灰度直方图的单峰/双峰/多峰特征动态计算最优阈值。支持医学影像、工业检测等场景，提供分割可视化与评估报告，提升图像处理效率。

详 情 说 明

基于灰度直方图分析的自适应最佳阈值分割算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于灰度直方图分析的自适应最佳阈值分割算法。程序能够自动分析输入灰度图像的直方图特征，并动态计算最优分割阈值，完成图像的二值化处理。该算法针对单峰、双峰及多峰分布的图像均具有良好的适应性，可广泛应用于医学影像分析、工业检测等需要图像二值化的场景。项目提供完整的阈值计算、分割效果可视化及分割质量评估功能。

功能特性

• 自适应阈值计算：结合Otsu最大类间方差法与灰度直方图峰值检测算法，根据图像特征自动确定最佳分割阈值
• 多峰直方图支持：能够有效处理具有单峰、双峰或多峰分布的灰度图像
• 分割质量评估：提供包括分割精度、召回率在内的评估指标，支持混淆矩阵和ROC曲线数据分析
• 可视化输出：生成包含阈值标记的灰度直方图，直观展示分割决策依据
• 参数可配置：支持预设阈值范围、峰值敏感度系数等可选参数，满足不同应用需求
• 预处理支持：可选的图像预处理功能，提升分割效果

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像为单通道灰度图像，支持jpg、png、bmp、tiff等常见格式
2. 设置参数（可选）：根据需要调整预设阈值范围、峰值敏感度系数或启用图像预处理
3. 运行程序：执行主程序开始图像分割处理
4. 查看结果：程序将输出以下内容：

- 二值化分割图像（逻辑矩阵） - 最优阈值数值报告 - 分割质量评估数据（混淆矩阵/ROC曲线数据） - 带有阈值标记的灰度直方图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存以处理高分辨率图像

文件说明

主程序文件整合了图像读取与验证、灰度直方图分析、阈值计算算法选择与执行、二值图像生成、分割效果评估指标计算以及结果可视化图表生成等核心功能，构成了完整的自适应阈值分割处理流程。