基于最大熵区域划分的灰度图像自适应阈值分割 MATLAB 项目

资 源 简 介

本项目实现一种灰度图像区域自适应阈值分割算法，通过计算局部区域的最大熵值动态确定最优阈值，有效处理光照不均及对比度低的图像，提升分割精度。利用 MATLAB 实现，适用于图像分析与处理任务。

详 情 说 明

基于最大熵区域划分的灰度图像自适应阈值分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于最大熵原理的区域自适应灰度图像阈值分割算法。系统通过将输入图像划分为多个局部区域，并在每个区域内计算最大熵值以确定最优分割阈值，从而有效应对光照不均匀、对比度低等复杂场景下的图像分割任务。该方法能够根据不同区域的亮度特征动态调整阈值，显著提升分割的准确性与鲁棒性。项目提供分割结果的可视化输出与定量评估功能，支持用户灵活调整算法参数以满足特定需求。

功能特性

• 区域自适应分割：采用局部区域划分策略，针对图像不同亮度区域自动计算最优阈值
• 最大熵阈值优化：基于信息熵最大化原则，科学确定各区域的分割临界点
• 参数灵活可调：支持自定义区域划分粒度（网格尺寸/区域数量）和熵计算参数
• 多格式输入支持：兼容jpg、png、tiff、bmp等常见灰度图像格式
• 全面输出结果：提供二值分割图像、阈值分布热力图及量化评估报告
• 交互式对比界面：可选的分割效果对比功能，便于结果验证与分析

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像为单通道灰度格式
2. 设置算法参数：

- 指定区域划分参数（如网格大小或区域数量） - 调整熵计算参数（灰度级数、区域重叠比例等）

1. 执行分割算法：运行主程序启动图像处理流程
2. 查看输出结果：

- 二值分割图像（保存为PNG格式） - 区域阈值分布热力图（直观显示各区域阈值差异） - 分割质量评估报告（包含区域一致性、边界清晰度等指标）

1. 结果验证：通过交互界面对比原图与分割结果，优化参数设置

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux（Ubuntu 18.04+）或 macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 内存建议：至少 4GB RAM（处理大图像时推荐 8GB 以上）
• 磁盘空间：至少 1GB 可用空间用于程序运行和结果存储

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，负责协调整个图像分割流程。它实现了图像数据的读取与校验、区域划分参数的处理、局部最大熵阈值的计算、自适应分割的执行、结果图像的可视化生成以及分割质量的量化评估功能。该文件集成了算法的关键模块，确保从输入到输出的完整处理链路高效运行，同时提供用户交互接口用于参数调节和结果展示。