图切分（Graph Cut）分割图像彩色图像、灰度图像及二值图像

资 源 简 介

图切分（Graph Cut）分割图像彩色图像、灰度图像及二值图像

详 情 说 明

图切分（Graph Cut）是一种基于图论的图像分割技术，能够高效地将图像分割成不同的区域。它通过构建图模型，将图像中的像素点视为图的节点，像素之间的关系（如颜色相似性、空间距离）视为图的边，并利用最小割算法找到最优的分割边界。

对于彩色图像，图切分通常利用像素的颜色信息（如RGB或Lab色彩空间）作为分割依据，能够较好地处理复杂的纹理和颜色变化。在灰度图像中，分割主要依赖像素的灰度值及其梯度信息，适用于结构较为简单的图像。而对于二值图像，图切分通常用于优化初始分割结果，消除噪声或细化边缘。

该方法的优势在于能够结合用户交互（如种子点标记）进行半自动分割，也可以完全自动执行。在金相组织图像的分割中，图切分表现出色，因为它能有效区分不同相区的纹理和灰度特征，帮助提取清晰的微观结构边界。

图切分的核心思想是能量最小化，即通过优化边界平滑性和区域一致性来达到最佳分割效果。它的灵活性和适应性使其在医学图像、遥感影像和工业检测等领域都有广泛应用。