归一化的割与图像分割 Matlab 实现

资 源 简 介

归一化的割与图像分割 Matlab 实现

详 情 说 明

归一化的割（Normalized Cut）是一种基于图论的图像分割方法，它通过将图像视为由像素节点和边权（通常基于像素相似度）构成的图结构，将分割问题转化为图的划分问题。与传统的割方法不同，归一化的割通过优化归一化后的割值来平衡分割区域的相似性和差异性，从而避免偏向于分割出过小区域的问题。

在Matlab中实现归一化的割通常包含以下步骤： 图结构构建：将图像像素作为图的节点，边权通常通过像素间的颜色、空间距离等特征计算，例如使用高斯核函数衡量相似度。 拉普拉斯矩阵计算：根据边权矩阵生成度矩阵和拉普拉斯矩阵，归一化的割需要计算广义特征值分解。 特征向量分割：通过选取前几个特征向量进行聚类（如K-means），将图像划分为若干区域。

该方法在图像分析（如目标检测）和OCR预处理中尤为有效，例如分割阿拉伯语文本时，可通过归一化的割分离字符或笔画，再结合弗里曼链码等特征提取技术增强识别鲁棒性。需要注意的是，算法计算复杂度较高，通常需优化矩阵运算或采用近似方法处理大尺寸图像。