用于图像分割,是一种基于图的分割算法

资 源 简 介

用于图像分割,是一种基于图的分割算法

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉中的基础任务，而基于图的分割算法通过将图像建模为带权无向图来实现像素级的语义划分。这类方法通常将每个像素视为图节点，相邻像素间的相似度构成边权重，通过优化图结构完成分割。

典型实现包含以下关键步骤：首先计算像素或区域的特征向量（如颜色、纹理），接着构建图的邻接矩阵并定义合并准则（如最小割准则）。算法迭代合并相似区域直至满足停止条件，最终输出具有一致性的分割区域。

在Matlab实现中，常利用内置的矩阵运算优化邻接矩阵计算，并通过稀疏矩阵存储提升大图处理效率。区域合并阶段可采用优先队列管理待合并区域对，这种结构能有效降低算法复杂度。

相比传统阈值分割，图算法更擅长保持边缘完整性，尤其适用于医学影像或自然场景中复杂目标的提取。实际应用中需注意权衡分割精度与计算效率，通常通过调节相似度阈值和区域大小约束来平衡这两者。