matlab代码实现图像分割

资 源 简 介

matlab代码实现图像分割

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，Matlab凭借丰富的图像处理工具箱成为实现该任务的理想工具。针对光照变化场景，通常需要结合多种技术提升分割鲁棒性。

经典方法包括基于阈值的分割，如Otsu算法能自动确定最佳灰度阈值，适应轻微光照不均。对于更复杂的光照条件，可先进行光照校正预处理，例如同态滤波或Retinex算法，再应用局部自适应阈值分割。

边缘检测也是常用手段，Canny算子配合高斯平滑能有效抑制光照噪声。区域生长法则适合具有均匀纹理的物体，通过种子点扩散合并相似像素。

最新方法会结合颜色空间转换（如HSV中的V通道分离亮度），或利用形态学操作消除光照引起的分割空洞。实际应用中常需混合策略，例如先做全局阈值粗分割，再用边缘信息精修轮廓。

Matlab的优势在于快速验证算法组合，通过调整参数可观察到不同光照条件下的分割效果变化，这对工业检测等实际场景尤为重要。