GCUT: segmentation by normalized graph cut

资 源 简 介

GCUT: segmentation by normalized graph cut

详 情 说 明

归一化图割（Normalized Graph Cut）是一种基于图论的图像分割方法，通过将图像视为带权图结构，利用图割准则将图像划分为若干有意义的区域。相比传统图割算法，归一化版本通过平衡区域间关联性与区域内紧凑性，能有效避免分割出过小的孤立区域。

核心思想是将像素作为图节点，像素间相似度作为边权重，通过最小化归一化割值实现全局最优分割。算法首先构造基于颜色、纹理或空间位置的相似度矩阵，然后求解广义特征向量问题获得分割边界。这种方法的优势在于无需预设聚类中心数量，且对噪声和初始条件具有鲁棒性。

在计算机视觉领域，该方法常用于对象识别、医学图像分析等场景，尤其适合处理具有复杂纹理或渐变色的图像。后续改进算法常结合超像素预处理或多层图结构来提升计算效率。