基于Prim算法的MATLAB图像分割实现：MST最小生成树方法

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现基于Prim最小生成树算法的图像分割技术。通过将图像像素转换为带权图节点，计算像素相似度作为边权值，构建最小生成树并进行图割分析，实现高效的图像区域分割。

详 情 说 明

基于Prim最小生成树算法的MST图像分割

项目介绍

本项目采用经典的Prim最小生成树算法，实现了一种基于图论的图像分割方法。通过将图像像素建模为图的节点、像素间相似度作为边权值，构建最小生成树并进行分割分析，能够有效实现图像区域的自动划分和边界检测。该方法特别适用于处理具有自然区域结构的图像，分割结果具有明确的数学理论基础。

功能特性

• 图论建模：将图像转换为带权图结构，建立像素间的邻接关系
• Prim算法实现：采用最小生成树算法进行图结构优化
• 自适应分割：基于树结构分析实现区域的自动划分
• 多格式支持：支持常见的RGB和灰度图像格式输入
• 可视化输出：生成分割区域图和边界标记图
• 统计信息：提供分割区域的量化统计数据分析

使用方法

1. 准备输入图像（JPG、PNG等格式）
2. 运行主程序，可选择设置相似度阈值参数控制分割粒度
3. 程序自动处理并生成三种输出结果：

- 彩色分割图像：不同区域用不同颜色标识 - 边界二值图：白色线条标记区域边界 - 统计信息：区域数量、面积分布等元数据

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（根据图像尺寸调整）

文件说明

主程序文件包含了完整的图像分割流程核心实现：从图像预处理开始，包括图像读取与格式转换；接着进行图结构建模，构建像素邻接关系与相似度权重矩阵；然后运用Prim最小生成树算法进行核心计算，生成最小生成树结构；基于树结构完成图像区域划分与边界确定；最后实现结果可视化输出，生成分割图像、边界图及统计报告。整个流程具有完整的参数配置和错误处理机制。