您现在的位置是：MatlabCode > 资源下载 > 一般算法 > MATLAB实现基于T-PSO优化的Otsu多阈值图像分割系统
MATLAB实现基于T-PSO优化的Otsu多阈值图像分割系统
- 资源大小：0
- 下载次数：0 次
- 浏览次数：28 次
- 资源积分：1 积分
资 源 简 介
本项目使用组织粒子群优化算法改进Otsu多阈值图像分割方法，通过MATLAB实现智能阈值寻优，提升复杂图像的分割精度与效率，适用于医学影像和工业检测场景。
详 情 说 明
基于组织粒子群优化（T-PSO）的最大类间方差（Otsu）多阈值图像分割系统
项目介绍
本项目开发了一个结合组织粒子群优化算法（T-PSO）与最大类间方差法（Otsu）的智能图像分割系统。系统通过T-PSO算法自动搜索最优的多级分割阈值，实现对灰度图像的精确分割。该方法克服了传统Otsu法在多阈值情况下计算复杂度高的问题，提高了分割效率与准确性。功能特性
- 智能优化搜索：采用组织PSO算法高效寻找最优多级分割阈值
- 多阈值分割：支持1-5级自适应阈值分割
- 全面评估体系：提供PSNR、SSIM、分割精度等多维度质量评估
- 灵活参数配置：可调PSO参数（种群规模、迭代次数）和组织拓扑结构
- 可视化分析：包含收敛曲线、分割效果对比图等直观展示
使用方法
- 准备输入图像：加载uint8格式的灰度图像矩阵
- 设置分割参数：
- 可选预处理：根据需要设置图像尺寸归一化、噪声滤波等参数
- 运行分割系统：执行主程序开始优化分割过程
- 查看输出结果：
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- Image Processing Toolbox
- 推荐内存：4GB以上
- 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）
