MATLAB实现的基于Yuri Boykov理论的图割算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Yuri Boykov等人提出的经典图割算法，用于图像分割。项目包含完整的图结构构建、能量函数定义及最大流/最小割求解，帮助用户高效完成图像分割任务。

详 情 说 明

基于Yuri Boykov理论的图割算法MATLAB实现

项目介绍

本项目通过MATLAB编程实现了Yuri Boykov等人提出的经典图割算法。该算法能够有效解决图像分割问题，通过构建图结构并运用最大流/最小割算法寻找能量最优的分割方案。项目包含完整的图构建、能量函数定义、最大流计算以及结果可视化模块，支持交互式参数调整和分割效果对比。

功能特性

• 完整的图割算法实现：基于Yuri Boykov理论框架，实现从图构建到最小割求解的全流程
• 灵活的参数配置：支持图像强度方差、邻域权重系数等关键参数调节
• 交互式种子点设置：允许用户指定前景/背景种子点作为硬约束
• 多格式图像支持：兼容JPG、PNG等常见图像格式
• 全面结果输出：提供分割掩码、边界可视化、性能数据和评估指标
• 算法性能分析：包含运行时间统计和能量收敛曲线展示
• 分割质量评估：支持Dice系数等指标计算（需提供ground truth）

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备待分割的二维图像文件 - （可选）准备前景/背景种子点坐标文件 - （可选）准备真实分割结果用于质量评估

1. 运行主程序：

- 启动MATLAB，设置当前目录为项目根目录 - 运行main.m文件开始分割流程

1. 参数设置：

- 根据提示输入图像路径 - 设置算法参数（强度方差、权重系数等） - （可选）指定种子点位置

1. 获取结果：

- 程序自动生成二值分割掩码 - 显示分割边界叠加效果 - 输出算法性能数据和评估指标

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大图像）
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了图割算法的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、图结构构建与邻接矩阵生成、基于Ford-Fulkerson方法的最大流计算、能量函数优化与最小割求解、分割结果的可视化展示以及性能指标的统计分析等功能模块。该文件通过协调各子模块的协作，实现了从原始图像输入到最终分割结果输出的完整处理链路。