graph-cut 算法程序设计

Graph-cut 算法是一种图像分割算法，它基于图论的概念和最小割最大流算法。我可以为你提供一个简单的 Matlab 源码，来实现基于 graph-cut 算法的图像分割。

首先，我们需要构建一个图表示图像，然后使用最小割最大流算法来找到最优的分割。以下是一个简单的示例程序：

% 读取图像
I = imread('input_image.jpg');
I = im2double(I);

% 构建图表示
[height, width, ~] = size(I);
num_pixels = height * width;
num_nodes = num_pixels + 2; % 每个像素对应一个节点，再加上源节点和汇节点

% 构建图的边
edges = []; % 存储边的起点、终点和权重
edge_index = 1;
for y = 1:height
    for x = 1:width
        node_index = (y - 1) * width + x;
        
        % 添加从源节点到像素节点的边
        edges(edge_index, :) = [num_pixels + 1, node_index, compute_source_cost(I, x, y)];
        edge_index = edge_index + 1;
        
        % 添加从像素节点到汇节点的边
        edges(edge_index, :) = [node_index, num_pixels + 2, compute_sink_cost(I, x, y)];
        edge_index = edge_index + 1;
        
        % 添加从像素节点到相邻像素节点的边
        if x > 1
            edges(edge_index, :) = [node_index, node_index - 1, compute_edge_cost(I, x, y, x-1, y)];
            edge_index = edge_index + 1;
        end
        if x < width
            edges(edge_index, :) = [node_index, node_index + 1, compute_edge_cost(I, x, y, x+1, y)];
            edge_index = edge_index + 1;
        end
        if y > 1
            edges(edge_index, :) = [node_index, node_index - width, compute_edge_cost(I, x, y, x, y-1)];
            edge_index = edge_index + 1;
        end
        if y < height
            edges(edge_index, :) = [node_index, node_index + width, compute_edge_cost(I, x, y, x, y+1)];
            edge_index = edge_index + 1;
        end
    end
end

% 使用最小割最大流算法求解
[source, sink] = graphcut(edges, num_nodes, num_pixels + 1, num_pixels + 2);

% 根据最小割结果分割图像
segmentation = zeros(height, width);
segmentation(source) = 1;
segmentation(sink) = 0;
% 显示分割结果
imshow(segmentation);

在上述代码中，我们首先读取了输入图像，然后构建了一个图表示。其中compute_source_cost、compute_sink_cost 和 compute_edge_cost 是用来计算边的权重的函数，graphcut 是进行最小割最大流算法的函数。

这只是一个简单的示例，实际的图像分割可能会涉及到更复杂的算法和技术。在实际的应用中，你可能需要根据具体的问题对算法进行调整和优化。希望这个示例能够帮助你入门图像分割算法的实现。