基于迭代最佳阈值分割算法的MATLAB灰度图像自动分割系统

资 源 简 介

本MATLAB系统实现迭代最佳阈值分割算法，通过初始阈值设定和动态更新机制，智能分离图像前景与背景。算法以平均灰度作为起始阈值，迭代计算最优分割点，实现灰度图像的精准自动分割。

详 情 说 明

基于迭代最佳阈值分割算法的灰度图像自动分割系统

项目介绍

本项目实现了一种用于灰度图像自动分割的迭代最佳阈值分割算法。系统以图像平均灰度作为初始阈值，通过循环迭代优化全局分割阈值，直到满足预设精度或达到最大迭代次数，最终输出稳定的最佳阈值和对应的二值分割图像。该方法适用于需要自动、自适应图像分割的应用场景。

功能特性

• 自动阈值计算: 无需手动指定阈值，算法自动寻找最优分割点
• 迭代优化: 通过不断迭代更新阈值，确保分割结果的准确性
• 参数可配置: 支持自定义迭代精度阈值和最大迭代次数
• 高效处理: 算法复杂度低，处理速度快
• 收敛保障: 设有最大迭代次数限制，避免无限循环

使用方法

1. 输入参数:

- image: 灰度图像矩阵（二维数组，取值范围0-255） - precision（可选）: 迭代精度阈值，默认值为0.001 - max_iter（可选）: 最大迭代次数，默认值为1000

1. 输出结果:

- final_threshold: 最终优化得到的阈值（浮点数值） - binary_image: 分割后的二值图像矩阵（逻辑数组，0代表背景，1代表前景） - iter_info: 迭代次数和收敛状态信息

1. 调用示例:

% 读取灰度图像 img = imread('example.jpg'); if size(img, 3) == 3 img = rgb2gray(img); end

% 调用分割函数 [threshold, binary_img, info] = main(img, 0.001, 1000);

% 显示结果 imshow(binary_img); disp(['最佳阈值: ', num2str(threshold)]); disp(['迭代次数: ', num2str(info.iterations)]);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件封装了完整的迭代最佳阈值分割算法实现，包含图像预处理、初始阈值设定、迭代优化循环、收敛判断和结果输出等核心功能。具体实现了阈值自动计算过程，通过循环比较前后两次阈值差异来控制迭代终止，并生成最终的分割结果和算法执行信息。