MATLAB实现的非均匀光照自适应阈值图像分割系统

资 源 简 介

该项目开发了基于MATLAB的自适应阈值算法，专门解决非均匀光照下的图像分割问题。通过动态计算局部区域阈值，有效分离前景与背景，显著提升传统全局阈值方法在复杂光照条件下的分割精度。

详 情 说 明

基于非均匀光照背景的自适应阈值图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种针对非均匀光照条件下图像分割的自适应阈值处理算法。系统通过分析图像局部区域的统计特性，为每个像素点动态计算合适的阈值，有效克服传统全局阈值方法在光照不均匀场景下的局限性，显著提升复杂光照环境下前景与背景的分离精度。

功能特性

• 局部自适应阈值计算：采用滑动窗口机制，根据每个像素邻域的统计特征动态确定阈值
• 高斯加权优化：在局部统计计算中引入高斯加权，增强中心像素的重要性，提高阈值准确性
• 像素级动态二值化：对图像进行逐像素处理，实现精细化的前景背景分割
• 抗光照干扰：专门针对非均匀光照、阴影分布不均的图像条件进行优化
• 可视化对比：可生成原图与二值化结果的对比展示图，便于效果评估

使用方法

1. 准备输入图像（灰度图像，uint8类型，M×N尺寸）
2. 运行主程序处理图像
3. 获取二值化结果（logical类型矩阵，前景为1，背景为0）
4. 查看生成的分割效果对比图

系统要求

• MATLAB运行环境
• 图像处理工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、局部窗口滑动统计计算、基于高斯加权的自适应阈值确定算法、像素级动态二值化操作，以及分割结果的可视化输出功能。该文件实现了从输入图像到最终二值分割结果的完整处理链路。