基于图论的智能图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了基于图论的图像分割算法，利用最小割/最大流技术自动划分图像区域，适用于复杂场景下的高效图像分析，操作简便，结果精确。

详 情 说 明

基于图论的智能图像分割系统

项目介绍

本系统实现了基于图论理论的图像分割算法，能够将输入的原始图像自动分割为多个具有相似特征的区域。系统通过构建图像像素点之间的图结构模型，运用最小割/最大流算法寻找最优分割边界，实现高效的图像区域划分。该算法特别适用于处理自然图像、医学影像和卫星图像等复杂场景的分割任务。

功能特性

• 智能图构造：通过先进技术构建像素间的图结构关系模型
• 最优分割算法：采用最小割/最大流算法确保分割边界的最优化
• 区域合并优化：在初始分割基础上进行区域合并，提升分割质量
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 参数可配置：提供分割区域数量阈值、相似度容忍度、边界平滑系数等可选参数
• 多样化输出：提供分割结果图像、边界轮廓图、统计信息和质量评估报告

使用方法

1. 准备输入图像（尺寸范围：32×32像素至4096×4096像素）
2. 运行主程序，根据需要调整分割参数
3. 系统自动处理并生成以下输出结果：

- 使用不同颜色标记的分割结果图像 - 突出显示分割边界的轮廓图 - 包含区域数量、面积、边界强度等数据的统计信息 - 带有分割一致性指数和边界准确度评分的质量评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB（推荐8GB以上）
• 存储空间：500MB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，包括图像的读取与预处理、图结构模型的构建、基于最小割算法的图像分割计算、分割结果的优化与后处理，以及最终多种输出结果的生成与保存功能。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供完整的图像分割解决方案。