基于归一化割算法的MATLAB图像分割与聚类系统

资 源 简 介

本项目实现了完整的归一化割(Normalized Cut)图像分割算法，利用图论方法将图像分割成语义上有意义的区域。系统自动构建图模型、计算相似度矩阵、求解广义特征值问题，并通过聚类分析实现智能图像分割，适用于计算机视觉和图像处理应用。

详 情 说 明

基于归一化割(Normalized Cut)的自研图像分割与聚类系统

项目介绍

本项目实现了一套完整高效的归一化割(Normalized Cut)图像分割算法系统。该系统通过图论方法将图像分割成语义上有意义的区域，具备从图像读入、预处理、图模型构建到最终分割结果生成的全流程处理能力。经过长时间调试优化，算法在边界保持和区域一致性方面表现优异，代码结构清晰模块化，便于算法理解、二次开发和性能扩展。

功能特性

• 完整的归一化割算法实现：基于图论建模，实现包括相似度矩阵构造、广义特征值分解、特征向量分析等核心步骤
• 自适应图像处理：支持多种图像格式（JPEG/PNG/BMP等）和不同分辨率输入，自动处理彩色/灰度图像
• 参数可配置化：提供可调节的相似度计算参数、聚类数目等超参数，满足不同分割需求
• 多维度输出结果：

- 分割标签矩阵：与输入图像同尺寸的像素级分割结果 - 可视化分割图像：用不同颜色直观展示各分割区域 - 性能统计分析：提供分割区域数量、区域一致性度量等量化指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像放置于指定目录，支持常见图像格式
2. 参数配置：根据图像特性和分割需求，调整相似度计算参数和聚类数目
3. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成图像读取、预处理、图建模、特征值计算和聚类分割
4. 结果获取：程序输出分割标签文件、可视化图像和性能统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上，高分辨率图像处理需要更大内存
• 存储空间：至少1GB可用空间用于程序运行和结果存储

文件说明

主程序文件实现了归一化割图像分割算法的完整工作流程，包括图像数据读取与预处理、图结构模型构建与相似度矩阵计算、广义特征值问题求解与特征向量分析、基于K-means聚类的像素分类与区域划分，以及分割结果的可视化输出与性能指标统计分析等核心功能模块。