基于NormalizedCut算法的MATLAB图像分割系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现NormalizedCut算法，通过构建图像加权图模型，将像素相似性转化为图节点权重，利用特征分解与聚类技术完成自适应多区域分割。

详 情 说 明

基于NormalizedCut算法的图像多区域自动分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于图论中NormalizedCut（归一化割）算法的图像自动分割系统。该系统能够将输入的图像智能地划分为多个具有语义一致性的区域。其核心思想是将图像建模为一个加权图，其中像素或超像素作为图的节点，节点之间的连接权重由像素特征的相似性决定。通过求解归一化拉普拉斯矩阵的广义特征值问题，并利用特征向量进行聚类，从而实现图像的优化分割。

功能特性

• 自适应多区域分割：无需预先标注，算法自动根据图像内容进行区域划分。
• 灵活的参数设置：用户可以自定义分割的区域数量，以适应不同的应用场景。
• 广泛的图像支持：支持处理任意尺寸的彩色图像和灰度图像。
• 抗噪声处理：提供可选的高斯平滑预处理步骤，有效减少图像噪声对分割结果的影响。
• 丰富的输出结果：

* 叠加了分割边界的原始图像，便于直观观察。 * 使用不同颜色填充各区域的掩码图像。 * 包含每个像素点区域标签的矩阵文件，便于后续分析。 * 控制台输出算法运行耗时和关键步骤信息。

使用方法

1. 准备图像：将待分割的图像文件（如JPG, PNG, BMP格式）放置在指定目录。
2. 设置参数：在运行主程序前，根据需要修改参数，主要包括：

* 区域数量：期望将图像分割成的区域个数（默认值为4）。 * 高斯平滑参数：可选，用于控制平滑强度以抑制噪声。

1. 运行系统：执行主程序。程序将自动完成图像读取、图模型构建、特征值求解、聚类和结果可视化全过程。
2. 查看结果：分割结果将以图像窗口形式显示，同时分割标签矩阵等数据会保存至工作空间或指定路径。控制台将打印算法执行时间等信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议使用R2016a或更高版本）
• 依赖工具包：需要MATLAB的Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，其功能包括：读取用户指定的图像并进行必要的预处理；根据算法参数构建图像的图模型及权重矩阵；执行广义特征值分解以获取关键的特征向量；利用聚类算法对像素进行分组并生成分割标签；最终，将分割结果进行可视化展示并输出相关的数据文件。