MATLAB实现的归一化割(NCut)图像分割系统

资 源 简 介

本系统基于图论与全局判别策略，通过归一化割准则将图像分割建模为优化问题。采用MATLAB高效实现像素级聚类，平衡类间差异与类内相似性，适用于复杂场景下的视觉分析。

详 情 说 明

基于归一化割(Ncut)的全局判别图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于图划分理论的图像视觉聚类分割方法。系统将图像像素建模为带权无向图的顶点，将图像分割问题转化为图划分优化问题。核心采用归一化割(Ncut)准则作为全局判别标准，该准则同时考虑不同聚类间的差异度和聚类内部的相似性，通过求解广义特征值问题获取最优分割方案。本方法特别擅长捕捉图像的整体结构特征，能够有效处理各类自然图像的切割任务。

功能特性

• 全局优化分割：基于归一化割准则实现全局最优分割，避免局部最优陷阱
• 多参数配置：支持颜色空间选择（RGB/Lab等）、相似度权重系数调节
• 灵活聚类控制：支持预设聚类数量或自动聚类判定阈值两种模式
• 全面输出结果：提供分割掩码、可视化效果、区域统计分析等多维度输出
• 质量评估体系：内置目标函数收敛曲线和分割质量量化评估指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割的RGB彩色图像（JPG/PNG/BMP格式）放置在指定目录
2. 配置参数设置：根据需要调整颜色空间、权重系数、聚类数量等参数
3. 执行分割算法：运行主程序，系统自动完成图建模、特征值求解和区域划分
4. 查看输出结果：获取分割掩码图像、边界叠加可视化图、区域分析报告等

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上处理大尺寸图像）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m作为系统核心入口，统筹实现了整套分割流程：首先完成图像数据的读取与预处理，构建像素关联的图模型结构；接着运用归一化割准则将分割目标转化为广义特征值求解问题；然后执行特征分解与聚类划分，自动确定最优分割方案；最后生成多种形式的输出结果，包括视觉化分割效果和定量分析报告，并提供分割质量的综合评估。