基于Ncut算法的图像分割MATLAB实现

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现归一化割（Ncut）算法，通过图论模型和广义特征值求解，将输入图像自动分割为语义连贯的区域。适用于图像分析和计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于Ncut算法的图像分割系统实现

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的归一化割（Normalized Cut, Ncut）图像分割系统。系统通过图论建模技术，将图像像素映射为图节点构建加权无向图，并利用谱聚类算法求解广义特征值问题，实现对输入图像的智能分割。该系统能够将图像自动分割成具有语义意义的自然区域，提供从预处理到结果可视化的完整流程。

功能特性

• 完整的Ncut算法实现：基于Timothee Cour的经典源码，提供特征提取、权重矩阵构建、特征值求解等核心功能
• 灵活的输入支持：支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式，可处理彩色和灰度图像
• 参数可配置：用户可自定义分割区域数量、特征向量数量、权重计算参数等
• 多维度输出：提供分割结果图像、掩码矩阵、特征分析数据及过程调试信息
• 预处理选项：支持图像缩放、色彩空间转换等预处理操作

使用方法

1. 准备输入图像：将待分割图像放置于指定目录
2. 参数设置：在配置文件中设置分割参数（K值、权重阈值等）
3. 执行分割：运行主程序，系统将自动完成图像分割全过程
4. 结果查看：在输出目录查看分割结果图像和分析数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上用于处理大尺寸图像）
• 工具箱依赖：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了图像分割系统的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、图模型构建与权重矩阵计算、广义特征值问题求解、特征向量聚类分析以及分割结果的可视化输出。该文件实现了从原始图像输入到最终分割结果生成的完整管道，同时提供参数配置接口和中间过程监控功能。