graph cut的图象分割算法

资 源 简 介

graph cut的图象分割算法

详 情 说 明

Graph Cut是一种基于图论的经典图像分割算法，它通过将图像建模为带权图并求解最小割来获得最优分割结果。

该算法将图像中的每个像素视为图中的一个节点，并建立两类特殊的节点（源点和汇点）分别代表前景和背景。像素与源点/汇点之间的边权值由用户提供的标记或先验知识决定，反映该像素属于前景或背景的概率。相邻像素之间的边权值则取决于它们的相似度，相似度越高则边权越大，表示它们更可能属于同一区域。

算法通过求解从源点到汇点的最小割来获得分割结果，这个最小割会将图分成两个不相交的子图，分别对应前景和背景区域。最小割的求解可以转化为最大流问题，通常使用Ford-Fulkerson等算法实现。

提供的实现采用C++编写核心算法以保证效率，同时提供Matlab接口便于在科研环境中使用。这种实现方式结合了底层语言的性能和高级语言的便利性，特别适合需要反复试验不同参数的图像处理研究。

该算法的主要优势在于能够获得全局最优解，并且可以很好地融入用户交互（通过提供部分前景/背景标记）。它在医学图像分割、自然图像抠图等领域都有广泛应用。