基于显著性与分割的物体提取MATLAB系统

资 源 简 介

本项目通过实现TIP 2013的SaliiencyCut算法，在单张图像中自动检测显著物体并完成精确分割，从而提取目标轮廓和区域。适用于计算机视觉与图像分析研究。

详 情 说 明

基于显著性与分割的物体提取系统

项目介绍

本项目实现了TIP 2013年提出的SaliencyCut算法，主要用于在单张图像中自动检测显著物体，并在生成显著性图的基础上，通过先进的图像分割技术精确提取目标物体的轮廓与区域。系统利用高斯混合模型、图割算法与条件随机场等技术，实现了从显著性检测到像素级分割的完整流程。

功能特性

• 显著性区域检测：基于高斯混合模型生成高质量显著性图，准确标识图像中的显著区域
• 精确物体分割：结合图割算法与条件随机场优化，实现像素级精度的物体分割
• 灵活输入支持：支持用户提供初始分割提示（矩形框或种子点）来引导分割过程
• 多格式输出：同时输出显著性图、二值分割掩码图及带轮廓的可视化结果

使用方法

1. 基本使用：直接运行主程序，输入待处理的RGB图像（JPG、PNG等格式）
2. 交互式使用：可选择提供初始分割提示（如绘制矩形框或标记前景/背景种子点）
3. 输出结果：系统将生成三种输出文件：

- 显著性图（灰度图像，高显著性区域显示为白色） - 二值分割掩码（白色表示前景物体，黑色表示背景） - 可视化结果（原始图像上叠加分割轮廓）

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB及以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读入与预处理、基于高斯混合模型的显著性检测、图割算法的初始分割优化、条件随机场对边缘与区域一致性的精细化处理，以及最终三种输出结果的生成与保存功能。