基于MATLAB的自适应阈值图像分割源代码实现项目

资 源 简 介

该项目提供一套完整的MATLAB图像阈值分割算法实现，集成了多种自适应计算方法（包括OTSU算法），支持灰度与彩色图像处理，可自动确定最优分割阈值，适用于医学影像、图像分析等领域。

详 情 说 明

基于MATLAB的自适应阈值图像分割

项目介绍

本项目提供一套完整的图像阈值分割算法实现，采用MATLAB编程语言开发。核心功能是通过多种自适应阈值计算方法，为不同类型的图像自动确定最优分割阈值，实现高质量的图像二值化分割。系统集成了经典的OTSU算法和迭代阈值优化算法，支持灰度与彩色图像处理，并提供分割结果的可视化与质量评估。

功能特性

• 多格式图像支持：可处理JPG、PNG、BMP等常见格式的灰度或彩色图像。
• 自适应阈值算法：实现了OTSU最大类间方差法和基于直方图分析的迭代阈值选择算法，自动计算最佳分割阈值。
• 后处理功能：提供分割后的连通区域分析、边界提取等后处理操作。
• 可视化与评估：并排显示原图与分割结果对比图，并提供分割准确率、召回率等量化评估指标。

使用方法

1. 准备输入：将待分割的图像文件置于指定路径。
2. 运行主程序：执行主脚本文件，根据需要选择分割模式、后处理选项等参数。
3. 获取输出：程序将自动完成分割，输出二值图像矩阵、最佳阈值数值、分割对比图及质量评估报告。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心流程，包括图像读取与预处理、自适应阈值算法的调用与计算、分割结果的后处理操作、分割效果的可视化展示以及分割质量的定量评估。用户通过运行该文件即可完成从图像输入到结果分析的全套分割任务。