阈值搜索
-
-
基于遗传算法的图像分割系统
本项目实现了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的自动化图像分割方案。系统将图像分割中的门限选取问题转化为寻优问题，通过模拟自然进化过程来搜索图像的最佳分割阈值。具体实现过程中，首先对输入图像进行灰度化处理，然后利用遗传算法的种群随机搜索特性，以最大类间方差（Otsu）作为适应度函数评价标准。算法通过选择、交叉和变异操作不断迭代，最终收敛于全局最优阈值，从而实现对目标物体与背景的高精度分离。该方法特别适用于直方图分布复杂、对比度低或噪声明显的图像场景，能够有效避免陷入局部最优解。 -
图像底层Otsu二值化分割算法实现
该项目旨在完全脱离MATLAB内置函数（如graythresh）的封装，从数学原理层面手动实现经典的大津法（Otsu's Method）图像自动阈值分割。
