MATLAB交互式图像分割与智能抠图系统

资 源 简 介

该系统基于MATLAB开发，提供交互式图像分割与智能抠图功能。用户通过简单绘制前景/背景标记即可实现目标物体的精确分离，支持实时预览与精细化调整，并可将结果保存为透明背景图像。

详 情 说 明

MATLAB图像目标分割与抠图系统

项目介绍

本项目是一个基于交互式图像分割的智能抠图系统，采用图割算法（Graph Cut）和高斯混合模型（GMM）颜色建模技术。用户只需通过简单绘制前景和背景标记，系统即可实现目标物体的精确分割与抠图，并支持分割结果的精细化调整和实时预览。适用于图像编辑、计算机视觉研究等需要高质量目标提取的场景。

功能特性

• 交互式分割标记：支持用户绘制前景/背景标记线或区域，为分割算法提供先验信息
• 智能图割算法：基于图割理论实现全局最优分割，结合GMM颜色模型提高分割准确性
• 实时预览功能：分割过程中可实时查看分割效果，便于及时调整标记
• 多参数调节：提供分割精度级别（低/中/高）和边缘平滑度参数设置
• 结果导出：支持分割掩模、透明背景图像、边界可视化图像等多种输出格式
• 质量评估：自动生成分割质量评估报告，包含精度指标分析

使用方法

1. 加载图像：选择待处理的RGB图像文件（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 绘制标记：

- 使用前景标记工具在目标物体区域绘制标记 - 使用背景标记工具在背景区域绘制标记

1. 参数设置：根据需要调整分割精度和边缘平滑度参数
2. 执行分割：运行分割算法，系统将实时显示分割结果
3. 精细调整：如分割结果不理想，可添加更多标记进行细化调整
4. 导出结果：保存分割掩模、透明背景PNG图像、边界可视化图像和质量报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox

• 硬件建议：4GB以上内存，支持处理高分辨率图像

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像加载与预处理、交互标记数据采集、图割算法参数配置与执行、高斯混合模型构建与颜色建模、分割结果后处理与优化、多格式结果生成与导出以及分割质量量化评估等功能模块，为用户提供完整的图像分割与抠图解决方案。