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基于PSO算法的自适应多阈值图像分割MATLAB实现
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资 源 简 介
本MATLAB项目运用粒子群优化算法（PSO）自动确定图像分割的最佳多阈值组合。系统通过灰度化处理和直方图分析构建适应度函数，利用群体智能搜索实现高效的图像分割，适用于复杂图像处理场景。
详 情 说 明
基于PSO优化算法的多阈值图像分割系统
项目介绍
本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的自适应多阈值图像分割方法。系统通过PSO算法智能搜索最优的多阈值组合，结合最大类间方差法（OTSU）准则，实现对图像的高效多区域分割。该系统能够自动处理输入图像，提供直观的分割结果和详细的阈值分析报告，适用于图像处理、计算机视觉等相关领域的研究与应用。功能特性
- 自适应多阈值搜索：利用PSO算法自动确定使类间方差最大的多个阈值
- 灵活的参数配置：支持调整粒子群规模、迭代次数、阈值个数等关键参数
- 实时过程可视化：动态显示PSO优化过程和分割效果预览
- 全面的输出结果：提供分割图像、阈值报告、收敛曲线等多种输出
- 广泛的图像支持：兼容jpg、png、bmp等多种常见图像格式
使用方法
- 准备输入图像：将待分割图像放置在指定目录
- 设置分割参数：
- 运行分割程序：执行主程序开始图像分割过程
- 查看输出结果：
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
- 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上
- 依赖工具包：Image Processing Toolbox
