GCUT图像分割工具箱 - MATLAB归一化图割算法实现

资 源 简 介

该MATLAB工具箱实现了基于归一化图切割的图像分割算法，将图像建模为加权无向图并通过谱分解技术自动划分图像区域。支持交互式参数调整与可视化分割结果，适用于计算机视觉与图像处理研究。

详 情 说 明

基于归一化图切割的图像分割工具箱 (GCUT)

项目介绍

GCUT 是一个基于归一化图切割（Normalized Graph Cut）算法的图像分割工具箱。项目将图像建模为加权无向图，利用谱分解技术寻找最优分割边界，实现对图像内容的自动分割。本工具箱支持交互式参数调整、分割效果可视化以及多尺度分割功能，特别适用于自然图像、医学影像和遥感图像的分割任务。

功能特性

• 核心算法：实现基于归一化割准则的谱聚类图像分割算法
• 多图像支持：支持RGB彩色图像、灰度图像（jpg/png/tiff/bmp格式）
• 灵活参数配置：可调整分割区域数量K值、相似度度量参数σ、区域权重系数
• 交互式分割：支持指定感兴趣区域（ROI）进行局部分割
• 丰富输出结果：

- 分割标签图（像素级区域编号） - 分割边界叠加可视化图 - 分割质量评估指标（归一化割值、区域一致性度量） - 区域特征统计（面积、颜色均值等）

使用方法

1. 准备输入数据：准备待分割的图像文件
2. 设置分割参数：根据需要调整分割区域数量K值、相似度参数等
3. 执行分割算法：运行主程序进行图像分割计算
4. 查看分析结果：获取分割标签图、可视化结果和量化评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)
• 推荐内存：4GB以上（处理大尺寸图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了图论建模、谱聚类计算和分割结果可视化的完整流程，具体实现了图像读取与预处理、图结构构建与权值计算、拉普拉斯矩阵特征分解、基于特征向量的像素聚类、分割边界提取与叠加显示，以及分割质量量化评估等核心功能。