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MATLAB实现的基于极大熵准则与改进粒子群算法的图像多阈值分割系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB开发了一种高效图像多阈值分割方法，结合极大熵准则与改进型粒子群算法，自动优化阈值数量与位置，支持彩色/灰度图像分割，并集成性能对比模块验证算法优势。
详 情 说 明
基于极大熵准则与改进型粒子群算法的图像多阈值分割系统
项目介绍
本项目实现了一种基于极大熵准则的图像多阈值分割方法，通过改进型粒子群算法优化阈值选取。系统能够自动确定最优分割阈值数量与位置，实现彩色/灰度图像的高质量分割。项目包含算法性能对比模块，可将本方法与Otsu、K-means等传统分割算法进行定量比较，评估分割效果。
功能特性
- 智能阈值确定：自动优化分割阈值数量与位置，无需人工预设
- 多图像格式支持：支持RGB彩色图像和灰度图像（jpg/png/bmp格式）
- 参数灵活配置：可调节粒子群规模、迭代次数、惯性权重等优化参数
- 阈值范围设定：支持设定最大分割阈值数量区间
- 多维度结果输出：提供分割结果图像、最优阈值集合、性能指标对比和收敛曲线
- 算法性能对比：与Otsu、K-means等传统分割算法进行定量比较
使用方法
- 准备输入图像：将待分割的图像文件放置于指定目录
- 设置参数：配置粒子群优化参数和阈值数量范围
- 运行分割程序：执行主程序开始图像分割过程
- 查看结果：获取分割后的图像、阈值数值和性能对比报告
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）
文件说明
主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像数据读取与预处理、改进型粒子群算法的参数初始化与优化执行、基于极大熵准则的适应度函数计算、多阈值分割的具体实施，以及分割结果的可视化输出与性能评估对比分析。
