基于阈值法的MATLAB图像分割算法实现与性能分析工具

资 源 简 介

本项目实现多种阈值图像分割算法，包含全局阈值、Otsu自适应阈值和局部阈值方法。提供交互式界面支持手动/自动阈值设定，可对灰度图像进行精确的前景背景分割，并支持分割效果可视化分析与性能评估。

详 情 说 明

基于阈值法的图像分割算法实现与分析

项目介绍

本项目实现了一个基于阈值法的图像分割系统，通过自动或手动设定阈值将灰度图像分割为前景与背景区域。系统集成了多种经典的阈值分割算法，并提供直观的可视化界面和详细的性能评估功能，便于用户对不同阈值分割方法的效果进行对比分析。

功能特性

• 多阈值选择方法：支持全局阈值法、Otsu自适应阈值法、局部阈值法等多种阈值计算方法
• 交互式阈值调整：提供图形化界面，用户可实时调整阈值并观察分割效果变化
• 可视化分析：生成包含原图、灰度直方图、阈值位置标记和分割结果的综合对比图
• 性能评估：自动计算分割准确率、召回率等评价指标，量化算法性能
• 实验报告生成：自动生成包含算法原理、实现步骤、结果分析和源代码的完整实验报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- 选择待分割的原始图像（支持jpg、png、bmp等格式） - 可选：提供参考分割图（ground truth）用于算法评估

1. 选择分割模式：

- 自动模式：系统自动计算最优阈值 - 手动模式：用户自行输入阈值数值

1. 运行分析与查看结果：

- 系统自动执行图像分割并生成可视化结果 - 查看分割质量报告中的各项评估指标 - 获取完整的实验报告文档

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件包含图像读取与预处理、多阈值算法调度执行、交互界面控制管理、分割结果可视化生成、评估指标自动计算以及实验报告整合输出的完整功能流程，是项目所有核心能力的集中实现与用户交互入口。