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图像分割是将图像划分为若干个具有不同特征的区域（如前景/背景、目标/背景）的核心技术，MATLAB的Image Processing Toolbox提供了丰富的分割函数，覆盖阈值分割、边缘分割、区域分割、聚类分割等主流方法。

一、图像分割基础准备

1. 核心概念与数据准备

• 分割目标：将图像中感兴趣的目标（如硬币、车牌、细胞）从背景中分离；
• 图像类型：优先使用灰度图（二维矩阵）进行分割，RGB图需先转换为灰度图；
• 预处理：分割前通常需去噪（中值滤波、高斯滤波）、增强对比度（直方图均衡化），提升分割效果。

% 基础准备：读取图像并预处理img=imread('coins.png');% 读取MATLAB内置灰度图（硬币示例）img=im2double(img);% 转换为double型（便于计算）% 预处理：去噪+对比度增强img_denoise=medfilt2(img,[33]);% 3×3中值滤波去噪img_enhance=adapthisteq(img_denoise);% CLAHE对比度增强% 显示预处理结果figure;subplot(1,2,1);imshow(img);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow(img_enhance);title('预处理后图像');

二、基础分割：阈值分割（最常用）

阈值分割是通过设定灰度值阈值，将图像分为“大于阈值”和“小于阈值”两部分，适合目标与背景灰度差异明显的场景（如黑白对比强烈的图像）。

1. 手动阈值分割

适用于已知目标/背景灰度范围的场景，手动调整阈值实现分割。

% 手动设定阈值（0.4，需根据图像灰度范围调整）threshold=0.4;img_binary=img_enhance>threshold;% 二值化：大于阈值为1（白色），小于为0（黑色）% 显示分割结果figure;subplot(1,2,1);imshow(img_enhance);title('预处理图像');subplot(1,2,2);imshow(img_binary);title('手动阈值分割（阈值=0.4）');

2. 自动阈值分割（Otsu方法，推荐）

MATLAB内置graythresh函数实现Otsu算法，自动计算最优阈值（适合双峰灰度直方图的图像）。

% 步骤1：计算最优阈值level=graythresh(img_enhance);% 输出0-1之间的归一化阈值fprintf('Otsu自动计算的阈值：%.4f\n',level);% 步骤2：二值化分割img_otsu=imbinarize(img_enhance,level);% 步骤3：形态学操作优化（去除小噪点、填补孔洞）se=strel('disk',2);% 2×2圆盘结构元素img_otsu_clean=imopen(img_otsu,se);% 开运算（先腐蚀后膨胀，去除小噪点）img_otsu_clean=imfill(img_otsu_clean,'holes');% 填补孔洞% 对比分割效果figure;subplot(1,3,1);imshow(img_enhance);title('预处理图像');subplot(1,3,2);imshow(img_otsu);title('Otsu原始分割');subplot(1,3,3);imshow(img_otsu_clean);title('形态学优化后');

3. 自适应阈值分割（应对光照不均）

当图像光照不均（如局部亮、局部暗）时，全局阈值分割效果差，使用adaptthresh实现局部自适应阈值。

% 自适应阈值分割（窗口大小15×15，偏移量0.05）level_adapt=adaptthresh(img_enhance,0.05,'NeighborhoodSize',15);img_adapt=imbinarize(img_enhance,level_adapt);% 显示效果（对比全局Otsu）figure;subplot(1,2,1);imshow(img_otsu_clean);title('全局Otsu分割');subplot(1,2,2);imshow(img_adapt);title('自适应阈值分割');

三、边缘基分割：基于边缘检测的分割

通过检测图像边缘（灰度突变处）实现分割，适合目标轮廓清晰的场景，核心使用edge函数结合Canny/Sobel算子。

% 步骤1：边缘检测（Canny算子，最优边缘检测效果）edges_canny=edge(img_enhance,'canny',[0.1,0.3]);% 高低阈值0.1/0.3% 步骤2：边缘连接与闭合（形态学膨胀）se=strel('line',3,0);% 3像素线结构元素edges_dilate=imdilate(edges_canny,se);% 膨胀连接断裂边缘% 步骤3：填充边缘包围的区域（得到分割结果）img_edge_seg=imfill(edges_dilate,'holes');% 显示边缘分割流程figure;subplot(1,3,1);imshow(edges_canny);title('Canny边缘检测');subplot(1,3,2);imshow(edges_dilate);title('边缘膨胀连接');subplot(1,3,3);imshow(img_edge_seg);title('边缘分割结果');

四、区域基分割：区域生长与连通域分析

1. 区域生长分割

从种子点出发，将灰度相似的像素合并为一个区域，适合目标区域灰度均匀的场景。

% 步骤1：选择种子点（手动选1个硬币的中心像素）% 先显示图像，点击选择种子点坐标figure;imshow(img_enhance);title('点击选择种子点');[x,y]=ginput(1);% 手动点击获取坐标seed_x=round(x);% 取整seed_y=round(y);fprintf('选择的种子点坐标：(%d, %d)\n',seed_x,seed_y);% 步骤2：区域生长（灰度差阈值5）img_region=regiongrowing(img_enhance,seed_x,seed_y,5);% 自定义区域生长函数% 自定义区域生长函数（核心）functionJ=regiongrowing(I,x,y,t)[M,N]=size(I);J=zeros(M,N);% 初始化分割结果J(y,x)=1;% 标记种子点seed_val=I(y,x);% 种子点灰度值queue=[y,x];% 队列存储待扩展像素% 4邻域扩展dirs=[[-1,0],[1,0],[0,-1],[0,1]];while~isempty(queue)% 取出队列首像素curr_y=queue(1,1);curr_x=queue(1,2);queue(1,:)=[];% 遍历4邻域ford=1:4ny=curr_y+dirs(d,1);nx=curr_x+dirs(d,2);% 检查坐标是否在图像内，且未被标记，且灰度差小于阈值ifny>=1&&ny<=M&&nx>=1&&nx<=N&&J(ny,nx)==0&&abs(I(ny,nx)-seed_val)<tJ(ny,nx)=1;queue=[queue;ny,nx];endendendJ=logical(J);% 转换为逻辑型end% 显示区域生长结果figure;subplot(1,2,1);imshow(img_enhance);hold on;plot(seed_x,seed_y,'r*','MarkerSize',10);title('种子点位置');subplot(1,2,2);imshow(img_region);title('区域生长分割结果');

2. 连通域分析（分割多个目标）

对二值化图像进行连通域标记，提取每个目标的区域特征（面积、中心、边界框），适合多目标分割。

% 基于Otsu分割后的图像进行连通域分析[L,num]=bwlabel(img_otsu_clean);% L为标记矩阵，num为连通域数量fprintf('检测到的连通域数量：%d\n',num);% 提取连通域特征（中心、面积、边界框）stats=regionprops(L,'Centroid','Area','BoundingBox');% 绘制连通域标记结果img_labeled=imlabeloverlay(img_enhance,L);% 叠加标记到原图figure;imshow(img_labeled);title(sprintf('连通域分割（共%d个目标）',num));% 绘制每个目标的边界框hold on;fori=1:num bbox=stats(i).BoundingBox;rectangle('Position',bbox,'EdgeColor','r','LineWidth',2);endhold off;% 筛选面积大于100的目标（去除小噪点）min_area=100;img_filtered=ismember(L,find([stats.Area]>min_area));figure;imshow(img_filtered);title('筛选后分割结果（面积>100）');

五、高级分割：K-Means聚类分割（适合彩色图像）

K-Means聚类分割无需设定阈值，通过聚类将像素分为K类（如前景/背景），适合彩色图像或灰度分布复杂的图像。

% 以彩色图像为例（MATLAB内置peppers.jpg）img_rgb=imread('peppers.jpg');img_rgb=im2double(img_rgb);% 步骤1：将图像转换为像素向量（行×列，3通道）[M,N,C]=size(img_rgb);img_vec=reshape(img_rgb,M*N,C);% 转换为(M*N)×3的矩阵% 步骤2：K-Means聚类（K=2，分为前景/背景）k=2;[idx,centers]=kmeans(img_vec,k);% idx为每个像素的聚类标签，centers为聚类中心% 步骤3：重构分割图像img_kmeans=reshape(idx,M,N);% 转换回图像尺寸img_kmeans=imbinarize(img_kmeans,1.5);% 转换为二值图（1类为背景，2类为前景）% 显示K-Means分割结果figure;subplot(1,2,1);imshow(img_rgb);title('原始彩色图像');subplot(1,2,2);imshow(img_kmeans);title('K-Means聚类分割（K=2）');

六、分割效果评估（可选）

通过交集并集比（IoU）评估分割精度（需有标注的真实分割图），无标注时可通过视觉对比+连通域特征判断。

% 假设mask_true为真实分割标签（二值图），mask_pred为预测分割结果% IoU = 交集面积 / 并集面积% 以Otsu分割结果为例，模拟真实标签（取前5个硬币为真实目标）mask_true=false(size(img_otsu_clean));mask_true(10:80,10:80)=true;% 模拟真实目标区域mask_pred=img_otsu_clean;% 计算IoUintersection=sum(sum(mask_true&mask_pred));union=sum(sum(mask_true|mask_pred));iou=intersection/union;fprintf('分割IoU：%.4f\n',iou);

七、常见问题与避坑指南