MATLAB实现的Graph Cut图像分割算法

资 源 简 介

本项目基于Graph Cut算法，通过构建图结构与最大流/最小割计算，实现对图像的高效前景与背景分割。适用于交互式图像编辑与计算机视觉任务，代码结构清晰，便于集成与扩展。

详 情 说 明

基于Graph Cut的图像分割算法（MATLAB实现）

项目介绍

本项目基于Yuri Boykov等人提出的经典Graph Cut算法，实现了高效的前景与背景图像分割功能。通过构建图结构、最大流/最小割计算以及能量函数优化，能够对输入的图像进行智能分割，特别适用于交互式图像编辑、计算机视觉任务和医学图像处理。

功能特性

• 核心算法：实现基于Boykov-Kolmogorov算法的最大流/最小割计算
• 图结构建模：将图像像素映射为图节点，构建反映像素关系的边权结构
• 能量函数优化：结合区域项与边界项的能量最小化框架
• 交互式分割：支持用户指定前景/背景种子点的灵活交互方式
• 多格式支持：兼容RGB彩色图像和灰度图像输入
• 参数可配置：提供平滑项权重、区域项权重等关键参数调节

使用方法

输入要求

1. 待分割图像：RGB或灰度图像矩阵（uint8格式）
2. 种子点指定：前景/背景种子点坐标矩阵或掩膜图像
3. 可选参数：平滑项权重(λ)、区域项权重等配置参数

输出结果

1. 二值分割掩膜：逻辑矩阵（前景为1，背景为0）
2. 可视化图像：原图叠加分割边界或掩膜填充效果
3. 分析报告：能量收敛曲线图与算法性能统计（迭代次数、耗时等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 推荐内存：4GB以上（处理大图像时需要更大内存）

文件说明

主程序文件完成了算法的整体流程控制，包括图像数据读取与预处理、交互式种子点采集、图结构构建与权重计算、最大流算法执行以获得最小割结果、分割掩膜生成与优化，以及最终结果的可视化输出与性能分析报告生成。