基于归一化割的MATLAB图分割与聚类分析工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了归一化割图像分割算法，支持图像预处理、相似度矩阵构建和特征值分解，通过拉普拉斯矩阵聚类分析实现像素级分割，并提供聚类结果可视化功能。

详 情 说 明

基于归一化割的图分割与聚类分析工具

项目介绍

本项目实现了基于归一化割（Normalized Cut）的图分割算法，用于对图像进行像素级别的聚类分析。通过将图像像素视为图节点，构建相似度矩阵与拉普拉斯矩阵，利用特征值分解技术获得图像的最优分割方案。该工具提供完整的处理流程，包括图像预处理、相似度计算、矩阵分解、聚类划分以及结果可视化，适用于图像分割、计算机视觉和模式识别等领域的研究与应用。

功能特性

• 图像支持：支持RGB彩色图像与灰度图像输入，兼容JPG、PNG等常见格式
• 图建模：基于像素位置与特征构建图结构，计算权重相似度矩阵
• 归一化割算法：通过求解广义特征值问题实现最优图分割
• 结果可视化：生成原图与分割结果的对比图像，直观展示聚类效果
• 分析功能：提供特征值分布图及多种聚类评估指标（轮廓系数、割值等）

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：根据图像特性调整相似度计算参数和聚类数目
3. 执行分割：运行主程序，算法将自动完成图像读取、预处理、图构建、特征值分解和聚类分析
4. 结果获取：程序输出分割标签矩阵、可视化结果图像、特征值分布图及性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存（建议8GB以上，处理大图像时需更多内存）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心处理流程，实现了图像数据的读取与格式转换、像素级图结构的构建与相似度矩阵计算、基于特征值分解的归一化割求解、聚类标签的生成与分配、多种结果的可视化展示以及分割质量的量化评估等功能模块。