MATLAB图像分割系统：基于OTSU算法的自适应阈值解决方案

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了OTSU阈值分割方法，能够自动计算最优灰度阈值，有效分离图像的前景与背景。支持多种格式输入，提供阈值可视化及分割对比功能，适用于图像分析与处理任务。

详 情 说 明

基于OTSU阈值方法的图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于OTSU算法的自适应图像阈值分割系统。OTSU方法能够自动计算图像的最佳灰度阈值，无需人工干预即可将图像分割为前景和背景区域。系统支持对单张图像或批量图像序列进行处理，提供完整的可视化分析和定量评估功能，适用于图像处理、计算机视觉等领域的阈值分割任务。

功能特性

• 自适应阈值计算：采用OTSU算法自动确定最优分割阈值
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP、TIFF等常见图像格式
• 智能图像处理：自动将彩色图像转换为灰度图像进行处理
• 可视化分析：提供灰度直方图展示与阈值位置标记
• 结果对比：生成原始图像与分割结果的对比视图
• 批量处理：支持图像序列的批量自动化处理
• 交互式参数调整：允许用户交互式调整参数并实时预览效果
• 质量评估：输出包含类间方差等指标的分割质量报告

使用方法

1. 准备待处理的图像文件（单张或批量图像）
2. 运行主程序，系统将自动加载并处理图像
3. 查看生成的二值化分割结果图像
4. 分析阈值位置标记的灰度直方图
5. 查阅分割质量评估报告中的各项指标
6. 可选：通过交互界面调整参数以获得更优的分割效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐硬件：4GB以上内存，支持常见图像处理操作

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、OTSU阈值计算、图像二值化分割、结果可视化展示以及分割质量评估等主要功能模块。该文件作为系统的入口点，协调各个功能模块的工作流程，完成从图像输入到结果输出的完整处理链条。