多种基于阈值的图像分割方法

资 源 简 介

多种基于阈值的图像分割方法

详 情 说 明

基于阈值的图像分割是数字图像处理中的经典技术，通过设定一个或多个阈值将图像像素分为不同类别。Matlab提供了便捷的实现方式，以下是几种典型方法的原理和应用场景：

大津法（Otsu方法） 大津法是一种自适应阈值选择算法，通过最大化类间方差来自动确定最佳分割阈值。适用于具有双峰直方图的图像，如背景和前景对比明显的场景。

最大熵阈值分割 该方法基于信息熵理论，通过最大化图像分割后的信息熵来选取阈值。适用于复杂背景或噪声较多的图像，能够保留更多细节信息。

基于聚类的阈值分割 将像素灰度值看作数据点，使用K-means等聚类算法将像素分为若干类别，以聚类中心作为阈值。适合多阈值分割任务，例如医学图像中的多组织区分。

这些方法在Matlab中可通过内置函数或自定义代码实现，用户需根据图像特性（如直方图分布、噪声水平）选择合适算法。实际应用中，常需结合预处理（去噪）和后处理（形态学操作）提升分割效果。