MATLAB实现基于Normalized Cuts的自适应图像分割系统

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了经典的Normalized Cuts图分割算法，通过将图像像素转化为图结构并求解特征值问题，实现自适应图像分割。支持用户自定义分割块数（K值），提供可控的多区域分割功能，适用于图像分析与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于Normalized Cuts算法的自适应图像分割系统

项目介绍

本项目实现了经典的Normalized Cuts图分割算法在图像处理领域的应用。通过将图像像素转化为图结构，并利用特征值分解和聚类分析技术，实现对图像的自适应多区域分割。系统提供直观的可视化界面，支持用户自定义分割参数，适用于图像分析、计算机视觉等研究领域。

功能特性

• 图论建模技术：将图像像素映射为图的顶点和边，构建相似度矩阵
• 广义特征值分解：计算图拉普拉斯矩阵的特征向量，用于图像分割
• 自适应分割：支持用户指定分割区域数（K值，2-20范围内可调）
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 可视化展示：提供原图与分割结果的对比显示、边界标注等功能
• 性能分析：输出分割区域的像素统计信息和算法运行时间

使用方法

1. 运行主程序启动图形用户界面
2. 选择待分割的图像文件（支持.jpg/.png/.bmp格式）
3. 设置分割参数：

- 分割区域数K值（2-20） - 相似度权重系数（可选） - 收敛阈值（可选）

1. 点击"执行分割"按钮开始处理
2. 查看输出的分割结果图像、边界图和统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了完整的图像分割流程，包含图像读取与预处理、图结构建模、特征值计算、聚类分析和结果可视化等核心模块。该文件实现了用户界面交互功能，协调各算法组件的执行顺序，并负责生成最终的分割结果和性能报告。