基于自适应阈值与形态学处理的高鲁棒性图像分割系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，旨在实现一种对复杂光照环境具有较强适应性的图像分割方案。该系统首先通过对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）技术对原始图像进行预处理，有效修正由于光照不均匀或光源角度产生的阴影及过曝现象，增强目标物体与背景的对比度。在核心分割环节，系统采用了局部自适应阈值选择算法，结合大津法（Otsu's method）的动态权重调整，能够根据图像局部区域的灰度分布特性实时计算最优分割阈值，从而在光照强度大幅波动的情况下依然准确锁定目标轮廓。分割流程完成后，系统进一步调用形态学处理模

详 情 说 明

基于自适应阈值与形态学处理的高鲁棒性图像分割系统

项目介绍

本项目是一款基于 MATLAB 平台开发的图像处理系统，专门针对复杂光照、不均匀背景及存在噪声干扰的实际应用场景。系统核心逻辑结合了先进的图像增强技术、局部自适应阈值分割策略以及精细的形态学后处理流程，能够从背景复杂的图像中准确提取目标轮廓并进行统计分析。该方案在工业质检、医疗影像初筛及农业目标识别等领域具有较高的应用价值。

---

功能特性

1. 自适应光照修正：利用 CLAHE 技术动态调整图像局部对比度，有效解决光照不均或过曝导致的目标干扰。
2. 局部块自适应分割：打破传统的全局阈值限制，采用分块计算大津法（Otsu）的策略，根据局部灰度分布实时调整分割标准。
3. 多阶段形态学优化：通过开闭运算、边界清理以及孔洞填充，确保输出的二值化掩膜连续、完整且无孤立噪点。
4. 智能目标锁定与统计：系统自动识别连通域，过滤细小干扰物，并在原图上实时标注目标位置、质心及统计数量。
5. 高精度边缘提取：集成 Canny 算子，在分割基础上提供像素级的目标边界定位。

---

系统逻辑实现细节

#### 1. 图像装载与环境适配 系统会自动初始化工作空间并提供交互式的文件选择对话框，支持 JPG、PNG、BMP 及 TIF 等主流格式。若用户未选择文件，系统将自动加载内置示例图像。程序具备自动类型检查功能，可将彩色 RGB 图像智能转换为灰度图像进行后续处理。

#### 2. 去噪预处理 采用 3x3 窗口的中值滤波（Median Filtering）作为首道工序。该算法在去除图像中随机出现的孤立噪点和尖波干扰的同时，能够有效保护目标物体的边缘不被模糊，为后续的对比度增强打下基础。

#### 3. 增强处理（CLAHE 算法） 使用对比度受限的自适应直方图均衡化技术。通过设置 0.02 的裁剪限制（ClipLimit）防止噪声被过度放大，并采用 Rayleigh 分布进行直方图重塑。这一步骤是系统复现复杂光照下目标细节的关键。

#### 4. 局部自适应大津法分割 这是系统的核心算法。图像被划分为 32x32 像素的子网格，系统遍历每个网格：

• 对块内区域计算局部大津法（Otsu）阈值。
• 引入对比度保护机制：若当前块的最大灰度与最小灰度之差小于 15，则判定为纯背景区域并强制设为背景，有效抑制平坦背景区的伪影。
• 对满足条件的块进行实时二值化，最终拼接成高质量的初始掩膜。

#### 5. 形态学后处理模块 为了获得实心的、平滑的目标掩膜，系统按顺序执行以下操作：

• 开运算：利用半径为 2 的磁盘形结构元素去除微小毛刺。
• 闭运算：填充物体内部的小裂缝，连接断裂的边缘部位。
• 边界清理：移除触碰图像边缘的不完整对象。
• 孔洞填充：针对物体内部由于反光或其他原因形成的空腔进行全自动化填充，增强目标的实体感。

#### 6. 目标提取与可视化输出 系统对处理后的二值图进行连通域标注，计算每个目标的面积、质心坐标及外接矩形。在可视化界面中，系统会展示从原始图像、增强图像到边缘提取的全流程对比图。对于面积大于 50 像素的目标，系统会在原图上绘制绿色外接矩形框和红色质心标记，并在控制台实时输出检测到的目标总数。

---

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 及以上版本。
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件建议：标准办公 PC 即可，内存建议 4GB 以上以支持大尺寸图像的高效处理。

---

使用方法

1. 将主程序脚本放置在 MATLAB 当前工作路径下。
2. 点击“运行（Run）”按钮或在命令行输入主函数名。
3. 在弹出的对话框中选择需要处理的目标图像。
4. 等待处理完成，系统将自动弹出包含六大核心步骤的对比结果图，并在命令行窗口查阅处理报告。