基于双峰法的图像直方图阈值分割系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB开发环境，实现了基于直方图双峰特性的自动图像分割功能。系统首先加载待处理的数字图像，并将其转换为灰度空间，随后通过统计像素频率分布生成并显示详细的灰度直方图。核心逻辑在于根据直方图呈现出的两个显著峰值（代表目标和背景）来确定最佳分割阈值，寻找两个波峰之间明显的谷底作为分类界限。在确定阈值后，程序将对图像执行二值化操作，通过将高于阈值的像素设为背景或目标，实现图像的风格转换与目标提取。该功能适用于具有清晰背景与目标对比度的图像场景，能够有效地辅助工业检测、医学病理分析及自动化识别任务中

详 情 说 明

基于双峰法的图像直方图分析与阈值分割系统

项目介绍

本系统是一款基于MATLAB环境开发的数字图像处理工具，旨在利用图像灰度直方图的双峰特性实现全自动的二值化分割。系统通过对图像像素分布规律的深度挖掘，寻找代表目标与背景的两个关键波峰，并定位其间的谷底作为最佳分割阈值。该工具具有高直观性和自适应性，特别适用于光照均匀、目标与背景灰度差异显著的工业视觉检测、医学影像预处理及自动化目标提取任务。

功能特性

1. 多模式图像输入：支持交互式读取本地图像文件（包括jpg、png、bmp、tif等格式），内置自动容错机制。若用户未选择文件或读取异常，系统可自动调用内置示例图像或生成基于正态分布的合成双峰图像进行演示。
2. 灰度空间转换：自动检测图像通道数，支持将RGB彩色图像精准转换为灰度图像，为后续的频率统计奠定基础。
3. 直方图平滑去噪：内置移动平均滤波算法，通过可调窗口对原始直方图进行平滑处理，有效剔除随机噪声引起的虚假波峰，确保阈值计算的稳定性。
4. 自动化波峰与谷底定位：利用局部极值检索算法精准识别直方图中的显著峰值，通过对峰值强度排序并执行搜索逻辑，自动在双峰区间内锁定灰度频率最低的“谷底”位置。
5. 智能自适应回退：当图像特征不符合双峰分布（如单峰或多峰干扰过大）时，系统会自动切换至大律法（Otsu算法）计算阈值，以保证处理流程的连续性。
6. 交互式结果呈现：多维度可视化输出，包括原始灰度图、带平滑曲线与峰谷标记的直方图分析图，以及最终的二值化分割结果图。

使用方法

1. 启动程序：在MATLAB命令行窗口运行主函数脚本。
2. 选择图像：根据弹出的文件选择对话框，从本地目录中选取待处理的原始图像。
3. 自动处理：程序将自动完成图像读取、灰度转换、直方图分析、平滑处理、峰值检测及阈值计算。
4. 结果查看：处理完成后，系统会自动弹出可视化窗口显示分析报告，并在命令行窗口实时打印检测到的双峰位置及最佳阈值数值。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱支持：需要安装 Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件要求：标准桌面计算机配置，支持显示图形化窗口。

实现逻辑与详细功能说明

1. 预处理阶段

程序首先执行环境清理，确保无冗余变量干扰。通过文件拾取器获取图像路径，若拾取失败，则利用均值为50和200的正态分布函数生成具有典型双峰特征的模拟数据。对于读入的图像，系统统一转换为单通道灰度模式。

2. 直方图处理算法

• 频率统计：通过计算 0-255 每个灰度级出现的次数生成原始统计分布。
• 平滑滤波逻辑：应用 size 为 15 的移动平均滤波器。该步骤通过卷积运算使直方图曲线变得平滑，并针对滤波产生的相位偏置进行了数据对齐修正，确保标记位置与实际灰度值完全对应。

3. 双峰寻址与排序

算法通过遍历平滑后的分布数据，对比相邻像素频率值，提取所有局部极大值点。随后对所有波峰的高度（像素频率）进行降序排列，从中选取最高的两个峰作为代表目标和背景的特征点。程序会通过逻辑判断确保这两个点在灰度轴上的先后顺序。

4. 阈值确定策略

在确定了两个主波峰的坐标后，系统界定这两个坐标之间的灰度区间。在该区间内搜索平滑曲线的全局最小值点，该点映射的灰度级即被定义为最佳分割阈值 T。

5. 二值化与输出

• 二值化操作：利用计算出的阈值 T 对原图进行逻辑比较，产生黑白两色的分割图像。
• 可视化布局：创建包含三个子图的专用画布。中央子图通过灰色柱状图展示原始分布，红色曲线展示平滑结果，并在曲线上以蓝色圆圈标注双峰位置，以绿色虚线垂直标示计算出的阈值位置。
• 报告生成：命令行会输出详细的分析数据，包括波峰1坐标、波峰2坐标以及最终确定的最优阈值 T。

关键算法细节分析

• 局部极大值检测：采用经典的邻域比较法则，在 smoothedCounts 定义的离散序列中寻找满足特定不等式条件的点。
• 波峰约束逻辑：通过对候选峰值进行排序而非简单的位置选取，保证了系统在面临背景噪声干扰时，仍能准确锁定最具有统计意义的两个分布中心。
• 区间最小寻址：在两个确定的峰值坐标范围内进行迭代搜索，这种受限域搜索方法有效避免了直方图两端极低灰度或极高灰度区域的干扰。