MATLAB实现的交互式GrabCut图像分割系统

资 源 简 介

本项目开发了一个基于MATLAB的交互式图像分割工具，采用改进的GrabCut算法。用户可通过矩形框或笔画交互指定初始区域，系统通过迭代图割优化自动完成精确的前景与背景分离。支持实时分割结果预览和批量处理功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的GrabCut交互式图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于改进GrabCut算法的交互式图像分割工具。系统通过高斯混合模型(GMM)对图像颜色分布进行建模，利用图割(Graph Cut)能量最小化方法实现精确的前景背景分离。用户可以通过矩形框或笔画标记的方式指定初始分割区域，系统自动完成精细分割并支持结果可视化和保存。

功能特性

• 交互式分割：支持矩形框选取和笔画标记两种交互方式初始化分割区域
• 改进GrabCut算法：采用优化的迭代图割能量最小化方法提高分割精度
• 参数可调：支持迭代次数、GMM组件数量等算法参数的自定义调整
• 多样化输出：提供分割掩模、边界叠加可视化、前景提取图像等多种输出形式
• 实时预览：支持分割过程的实时预览和结果对比显示
• 格式兼容：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式的输入输出

使用方法

1. 图像载入：启动系统后载入待分割的彩色RGB图像
2. 区域标注：选择以下任一方式指定初始分割区域：

- 绘制矩形框：用鼠标拖拽选择包含前景的矩形区域 - 笔画标记：使用前景/背景画笔直接在图像上进行标注

1. 参数设置：根据需要调整迭代次数和GMM组件数量等参数
2. 执行分割：运行算法，系统将显示迭代过程和最终分割结果
3. 结果保存：可保存分割掩模、前景提取图像及算法运行报告

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11, macOS 10.14+, Linux
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像载入与显示界面、交互式区域标注工具、GrabCut算法执行引擎以及结果输出模块。该文件实现了用户交互流程控制，协调各功能模块协同工作，提供完整的图像分割解决方案。具体涵盖图像预处理、GMM模型初始化、图割优化迭代、分割结果后处理等关键环节，并负责生成可视化的分割效果展示和输出文件保存。