基于多阈值算法的图像分割与对比系统

资 源 简 介

本项目是一个综合性的图像处理工具箱，专注于研究和实现各种经典的图像阈值分割算法。系统集成了包括大津法（Otsu's Method）在内的全局自动阈值计算方法，通过最小化类内方差来实现背景与目标的有效分离，是当前应用最广泛的自动阈值技术之一。同时，项目深入实现了基于信息论的最大熵分割法，通过寻找图像直方图中信息熵最大的分割点来有效保留图像的统计特性和细节边缘。在聚类算法方面，系统包含了经典的K-means聚类和模糊C均值（FCM）聚类分割技术，能够根据像素分布的相似性对图像进行自动归类，特别适用于处理具有多

详 情 说 明

基于多阈值算法的图像分割系统

本系统是一个综合性的图像处理研究工具，旨在通过多种经典的数学与统计学算法实现图像的自动阈值分割。系统不仅涵盖了从全局到局部的各种分割技术，还集成了聚类算法及其相关预处理流程，为计算机视觉中的目标提取与场景分析提供了直观的对比实验平台。

项目介绍

本项目通过自集成的实验环境，模拟并处理具有噪声干扰的复杂图像。系统核心在于对比不同分割算法在处理同一目标时的精确度与表现力。通过对图像灰度特性的深度挖掘，系统实现了包括概率统计法、信息论方法、迭代优化法以及模糊数学方法在内的多维度分割方案。

功能特性

1. 自动化流水线处理 系统包含了从图像载入、合成建模、噪声注入、预处理增强到多种算法并发执行及结果后处理的完整流水线。

2. 丰富的预处理工具箱

• 中值滤波： 自定义窗口大小的非线性滤波器，有效去除孤立噪声点（如椒盐噪声或高斯噪声的影响）。
• 直方图均衡化： 通过对图像直方图的动态重映射，增强目标与背景之间的对比度，为后续分割建立更好的灰度基础。

3. 多样化的物理/统计分割算法

• 大津法（Otsu）： 基于类间方差最大化的经典算法。
• 最大熵法（Max Entropy）： 基于Shannon熵的统计模型，寻找包含最大信息量的阈值。
• 迭代法： 通过逻辑收敛寻找最佳平衡点。
• 双峰法： 针对直方图双峰特性的波谷搜索法。
• 局部自适应阈值： 针对非均匀光照或复杂背景的滑动窗口算法。

4. 基础聚类分析

• K-means： 基于质心迭代的硬聚类分割。
• 模糊C均值（FCM）： 引入隶属度概念的软聚类分割，对边缘模糊区域处理更具优势。

5. 智能后处理与轮廓分析

• 形态学操作： 使用闭运算和开运算填充孔洞并连接断裂边缘。
• 轮廓跟踪： 自动提取分割后目标的边缘坐标，并在原始图像上进行可视化标注。

系统要求

• 软件环境： MATLAB R2016b 或更高版本。
• 基础组件： 无需特定的附加工具箱（算法均为原生代码实现）。
• 硬件条件： 建议 8GB RAM 及以上以保证聚类算法在大图像下的运行速度。

核心实现逻辑与算法细节

1. 模拟环境构建 系统首先利用 meshgrid 生成一个 256x256 的灰度网格，通过正弦函数波动模拟背景纹理，并嵌入不同灰度级别的几何目标。引入高斯噪声以测试各算法在非理想环境下的鲁棒性。

2. 关键函数实现说明

• 计算Otsu阈值： 通过计算 0-255 每一级的累积概率分布和均值分布，利用方差公式计算类间离散度，遍历寻找使离散度最大的灰度索引。
• 计算最大熵阈值： 遍历 256 个灰度级作为分割点，计算背景类和目标类的条件概率分布，使两者的信息熵之和达到最大，以此保留图像的统计细节。
• 计算迭代阈值： 初始阈值设定为图像最大值与最小值的均值，通过不断计算阈值两侧像素的均值并更新阈值，直至两次迭代的差值小于预设偏差，实现自动收敛。
• 计算双峰阈值： 首先对直方图进行高斯平滑以消除微小起伏，利用峰值检测定位出最高的两个峰，随后在两个峰值之间寻找深度最小的波谷点作为分割阈值。
• 局部自适应系统： 应用均值滤波器计算邻域内的亮度，并将当前像素点与邻域均值（减去补偿值 C）进行比较，从而解决全局阈值无法处理的局部阴影问题。
• 聚类分割实现：

* K-means 逻辑： 初始化质心后，通过计算欧氏距离进行类归属标记，随后不断更新类质心直至稳定。 * FCM 逻辑： 维护一个隶属度矩阵，根据像素与中心点的模糊距离更新隶属度，通过权值迭代实现对聚类中心的精确控制。

使用方法

1. 启动 MATLAB 并在编辑器中打开主程序。
2. 运行脚本后，系统会自动生成测试图像并注入噪声。
3. 系统将依次调用预处理模块执行中值滤波和直方图均衡化。
4. 程序会自动并行计算 7 种不同算法的分割结果，并在控制台输出计算所得的灰度阈值。
5. 在弹出的图形窗口中，用户可以直观对比原始噪声图、增强图、灰度直方图以及各算法的二值化结果。
6. 最后一栏将展示经过形态学优化后的 Otsu 分割结果，并用红线描绘出目标的精确轮廓。

实验价值

该系统能够揭示不同算法在处理相同灰度分布时的差异。例如，双峰法在直方图峰值明显时表现优异，而局部自适应法在处理由于正弦背景造成的亮度不均时比全局阈值更具优势。通过内置的时间对比和结果可视化，用户可以针对不同的工程背景（如工业检测或医学影像）选择最匹配的算法原型。