MATLAB混合编程实现的GraphCut图像分割系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB与VC++混合编程，集成了GrabCut、LazySnapping和改进的GrabCut三种GraphCut图像分割算法。系统支持交互式前景与背景标注，以能量最小化为目标实现高效分割，适用于图像处理研究与实际应用。

详 情 说 明

基于混合编程的GraphCut图像分割算法集成系统

项目介绍

本项目通过MATLAB与VC++混合编程技术，集成了三种基于GraphCut的图像分割算法：GrabCut、LazySnapping和改进版GrabCut。系统采用能量最小化方法实现精准图像分割，支持用户交互式标注前景与背景区域。通过预编译生成mex文件调用C++优化的底层图割算法，显著提升了分割效率和大规模图像处理能力。

功能特性

• 多算法集成：完整实现GrabCut、LazySnapping和改进版GrabCut三种经典图割算法
• 混合编程优化：利用C++ mex接口实现核心算法加速，兼顾MATLAB的易用性与C++的高性能
• 交互式分割：支持矩形框选和画笔标注两种交互方式，提供直观的用户操作体验
• 参数可配置：允许用户调整迭代次数、能量函数权重、平滑项系数等关键参数
• 结果可视化：输出二值掩码、前景提取图像及多种评估指标

使用方法

准备阶段

1. 预编译mex文件：在MATLAB命令窗口中运行编译脚本生成必要的C++接口文件
2. 准备输入图像：确保待分割图像为jpg、png或bmp格式的彩色/灰度图像

运行流程

1. 启动主程序，加载目标图像
2. 选择分割算法（GrabCut/LazySnapping/改进GrabCut）
3. 通过矩形框或画笔工具标注前景/背景种子区域
4. 设置算法参数（可选，使用默认参数可跳过）
5. 执行分割算法，实时查看能量收敛过程
6. 获取分割结果：二值掩码、前景提取图像及精度评估报告

输出结果

• 分割结果图像（二值掩码格式或前景提取彩色图像）
• 精度评估指标（IoU、边界误差等）
• 算法运行时间分析及能量收敛曲线图

系统要求

软件环境

• MATLAB R2016b或更高版本
• Visual C++编译器（用于mex文件编译）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

硬件建议

• 内存：4GB以上（处理大图像时推荐8GB）
• 处理器：支持SSE2指令集的x86-64架构

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像加载与显示界面管理、交互式标注工具集成、三种图割算法的参数配置与调度执行、分割结果的可视化输出以及性能评估指标计算等功能模块，为用户提供完整的图像分割工作流程。