基于MATLAB的显著性图像分割与目标提取系统SaliencyCut

资 源 简 介

本项目实现基于显著性检测的创新图像分割算法，结合全局对比度与局部分析生成高质量显著性图，并应用图割算法在显著性引导下精确提取目标轮廓，有效处理复杂背景场景。

详 情 说 明

SaliencyCut - 基于显著性的图像分割与目标提取系统

项目介绍

SaliencyCut 是一个基于显著性检测的图像分割系统，专门设计用于从复杂背景中准确提取显著目标。项目通过结合全局对比度与局部区域分析生成高质量显著性图，并利用图割算法在显著性引导下完成精确的图像分割。该系统在自然场景图像中表现出优异的目标提取性能，适用于计算机视觉与图像处理领域的目标定位、预处理等任务。

功能特性

• 高质量显著性图生成：采用多尺度显著图生成技术，结合全局对比度分析与局部区域分析
• 精确目标分割：基于图割（Graph Cut）的能量最小化分割技术，确保分割边界准确
• 自适应优化处理：集成自适应阈值分割与区域优化技术，提升复杂背景下的鲁棒性
• 多格式支持：支持JPG/PNG/BMP等常见图像格式输入
• 批量处理能力：可同时处理多张图像，提高工作效率
• 多样化输出：提供显著性热力图、二值分割掩模、目标轮廓叠加图及数值结果文件

使用方法

输入要求

• 标准RGB彩色图像（JPG/PNG/BMP格式）
• 图像尺寸建议：200×200至2000×2000像素
• 支持单张图像或批量图像输入

输出结果

• 显著性热力图：伪彩色图像可视化显著度分布
• 二值分割掩模：黑白图像标记前景/背景区域
• 目标轮廓叠加图：原图上用红色线条标出提取的目标边界
• 数值结果文件：MAT数据文件包含目标区域坐标、面积等参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、多尺度显著性特征计算、基于图割优化的分割执行，以及结果可视化与数据导出等功能模块，是整个项目的算法调度与控制中心。