matlab代码实现graph cut 源码

资 源 简 介

matlab代码实现graph cut 源码

详 情 说 明

Graph Cut是一种基于图论的图像分割方法，由Yuri Boykov等人提出，广泛应用于计算机视觉领域。其核心思想是将图像分割问题转化为图的最大流/最小割问题，从而找到全局最优的分割结果。

### 基本原理 图的构建：将图像中的每个像素视为图的一个节点，并添加源点（Source）和汇点（Sink）。 边权重设置： 数据项（t-links）：连接像素节点与源点/汇点，权重由前景和背景的相似性决定。 平滑项（n-links）：连接相邻像素节点，权重由像素间的相似性（如颜色差异）决定。 最大流/最小割求解：通过优化算法（如Boykov-Kolmogorov算法）找到最小割，即分割结果。

### 实现思路 图像预处理：将输入图像转换为合适的特征（如RGB、灰度或纹理特征）。 初始化前景与背景：用户交互式标记前景（源点）和背景（汇点）。 构建图结构： 为每个像素分配节点，并设置t-links权重（如负对数概率）。 计算相邻像素的n-links权重（如基于颜色梯度）。 调用最大流算法：使用高效的max-flow/min-cut库（如BK算法）求解最优分割。 后处理：对分割结果进行平滑或去除小区域噪声。

### 扩展应用 交互式图像分割：允许用户通过画笔标记前景和背景，动态更新分割结果。 视频对象分割：结合时序信息，扩展为基于时空一致性的分割方法。 多类别分割：通过Alpha-Expansion等技术推广到多标签分割。

该方法的优势在于全局优化能力和交互式灵活性，但计算复杂度较高，适用于中小规模图像分割任务。