MATLAB实现的自适应图像阈值分割工具 - 大津法应用

资 源 简 介

该MATLAB项目基于Otsu算法开发，通过计算最大类间方差自动确定图像最优分割阈值，实现灰度图像的前景与背景精准分离。系统包含直方图分析和自适应阈值计算模块，无需人工参数调整。

详 情 说 明

基于大津法（Otsu算法）的自适应图像阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于最大类间方差原理（Otsu算法）的自适应图像阈值分割算法。系统能够自动分析灰度图像的直方图分布，通过最大化前景与背景两类之间的方差，计算出最优分割阈值，无需任何人工干预即可将图像转换为二值图像。该技术特别适用于图像预处理、目标检测、医学图像分析等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 自适应阈值计算：基于大津法自动寻找图像最佳分割阈值
• 灰度直方图分析：对输入图像的灰度分布进行统计分析
• 可视化展示：支持处理过程的可视化，包括灰度直方图分布和类间方差曲线
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 效果对比：提供原始图像与分割结果的对比展示

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为灰度图像矩阵（uint8类型，取值范围0-255）
2. 设置参数：可选择是否显示处理过程的可视化结果
3. 运行系统：执行主程序开始图像分割处理
4. 获取输出：系统将返回二值化图像矩阵（logical类型）和最佳分割阈值

输出结果包括：

• 二值化图像矩阵（0代表背景，1代表前景）
• 计算得到的最佳分割阈值
• 可选的可视化结果（类间方差曲线、直方图分布等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要实现了图像数据读取与预处理、灰度直方图统计分析、基于最大类间方差准则的阈值计算、图像二值化分割操作，以及结果可视化展示等功能模块，构成完整的自适应阈值分割解决方案。