基于GraphCut算法的MATLAB图像分割与优化工具

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的图割（GraphCut）算法框架，支持图像分割与能量最小化求解。可自动构建图像图结构，通过最大流/最小割算法实现最优分割，适用于基于灰度/颜色特征的分析场景。

详 情 说 明

基于GraphCut算法的MATLAB图像分割与优化分析工具

项目介绍

本项目实现了一个完整的图割（GraphCut）算法框架，专门用于图像分割和能量最小化问题的求解。系统基于图论建模和最大流/最小割算法，通过马尔可夫随机场能量最小化方法实现高质量的图像分割。该工具既支持全自动的图像分割，也提供交互式分割功能，用户可以通过指定前景/背景种子点来引导分割过程。

功能特性

• 自动图像分割：基于图像的灰度或颜色特征自动进行分割，无需人工干预
• 交互式分割：支持用户指定前景和背景种子点，实现精确的目标提取
• 多标签分割：可扩展支持多个标签的分割任务，满足复杂场景需求
• 能量函数自定义：允许用户灵活配置区域项和边界项的权重参数
• 可视化分析：提供分割结果可视化、能量收敛曲线和性能分析报告
• 算法优化：采用高效的最大流/最小割算法，确保分割结果的全局最优性

使用方法

基本图像分割

% 读取输入图像 inputImage = imread('test_image.jpg');

% 设置分割参数 params.regionalWeight = 0.7; % 区域项权重 params.boundaryWeight = 0.3; % 边界项权重 params.neighborhood = 8; % 邻域系统（4邻域或8邻域）

% 执行图割分割 [segmentationMask, energyCurve, performanceReport] = main(inputImage, params);

交互式分割

% 指定前景和背景种子点 foregroundSeeds = [100, 150; 120, 160; 130, 170]; % 前景像素坐标 backgroundSeeds = [50, 50; 60, 60; 70, 70]; % 背景像素坐标

% 执行交互式分割 results = main(inputImage, params, foregroundSeeds, backgroundSeeds);

多标签分割

% 配置多标签参数 multiLabelParams.numLabels = 4; % 标签数量 multiLabelParams.priorInformation = priorData; % 先验信息

% 执行多标签分割 multiResults = main(inputImage, multiLabelParams);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：

- Image Processing Toolbox - Optimization Toolbox（推荐）

• 内存要求：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 支持图像格式：JPEG、PNG、BMP、TIFF等MATLAB支持的图像格式

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口点，整合了图割算法的完整流程，具备图像预处理、图结构构建、最大流计算和结果后处理等核心功能。该文件实现了自动与交互式分割模式的统一接口，能够根据输入参数动态选择相应的处理策略，并负责生成分割掩模、能量分析曲线和性能评估报告等多种输出结果。同时，该文件还提供了详细的错误处理和参数验证机制，确保算法的稳定运行。