matlab代码实现阈值分割

资 源 简 介

matlab代码实现阈值分割

详 情 说 明

阈值分割是图像处理中一种基本且重要的方法，其目标是将图像分成前景与背景两部分。基于二维直方图及混沌粒子群的图像分割方法结合了统计分析与优化算法，能够提高分割精度，尤其适用于复杂场景。

二维直方图相对于一维直方图更能体现像素的空间分布特征，因为它同时考虑像素灰度值及其邻域均值。这使得分割方法能够更好地抑制噪声并保留边缘信息。

混沌粒子群优化（CPSO）是一种改进的粒子群算法，通过引入混沌映射提高搜索的随机性和遍历性，避免传统PSO陷入局部最优的问题。在阈值分割中，CPSO用于寻找最优阈值，使得分割后的图像类间方差最大或类内方差最小。

实现的基本思路如下： 计算图像的二维直方图，构建灰度-邻域均值联合分布矩阵。 初始化混沌粒子群，设定适应度函数（如最大类间方差）。 迭代优化，更新粒子位置，直至收敛到最佳阈值组合。 应用最优阈值对图像进行二值化分割。

该方法在医学影像、遥感图像等领域表现优异，能够有效提升分割的鲁棒性和准确性。