基于超像素与Ncut图的MATLAB图像分割系统发布

资 源 简 介

本项目采用C++与MATLAB混合编程技术，实现高效的图像分割算法。通过超像素预处理生成紧凑区域，构建Ncut图模型进行分割，兼具边界保持与计算效率优势。

详 情 说 明

基于超像素与Ncut图的图像分割系统（C++与MATLAB混合编程实现）

项目介绍

本项目通过C++与MATLAB混合编程的方式实现了基于超像素的图割图像分割算法。系统首先采用超像素分割算法对输入图像进行预处理，生成紧凑且边界保持的超像素区域；然后以超像素为图节点构建基于Ncut（归一化割）算法的图结构；最后通过优化图割准则实现图像的精确分割。该系统能够有效处理复杂场景下的图像分割任务，在保持分割精度的同时显著提升计算效率。

功能特性

• 超像素预处理：支持SLIC、QuickShift等多种超像素分割算法
• 高效图割优化：基于归一化割（Normalized Cut）方法的图结构优化
• 混合编程架构：结合C++的高性能计算与MATLAB的便捷可视化
• 灵活参数配置：可调整超像素数量、颜色权重、空间权重等参数
• 多格式支持：兼容JPEG、PNG、BMP等常见图像格式
• 完整输出体系：提供可视化分割结果、标签矩阵及性能评估指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像置于指定输入目录
2. 参数设置：根据需要调整超像素数量、权重参数等配置选项
3. 执行分割：运行主程序启动图像分割流程
4. 获取结果：在输出目录查看分割结果图像、标签矩阵和性能报告

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11 或 Linux 发行版
• MATLAB版本：R2018b 或更高版本
• C++编译器：支持C++11标准的编译器（如GCC 4.8+、MSVC 2015+）
• 内存需求：建议4GB以上可用内存

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含图像读取与预处理、超像素分割算法调用、图结构构建与优化、分割结果生成与可视化等完整流程。该文件负责协调C++计算模块与MATLAB可视化模块之间的数据交互，完成从原始图像输入到最终分割结果输出的全自动处理，并提供分割性能的量化评估功能。