基于图论的图像分割matlab实现
时间: 2023-11-20 09:07:45 浏览: 71
以下是一种基于图论的图像分割Matlab实现的方法:
1. 加载图像并将其转换为灰度图像。
```
img = imread('image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);
```
2. 使用Canny算法进行边缘检测。
```
edgeImg = edge(grayImg,'canny');
```
3. 将边缘图像转换为节点集合和边集合。节点集合包含所有边缘像素的坐标,边集合包含相邻节点之间的权重。
```
[rows,cols] = size(edgeImg);
nodeSet = zeros(rows*cols,2);
edgeSet = zeros(rows*cols,rows*cols);
nodeCount = 0;
for i = 1:rows
for j = 1:cols
if edgeImg(i,j) == 1
nodeCount = nodeCount+1;
nodeSet(nodeCount,:) = [i,j];
if i > 1 && edgeImg(i-1,j) == 1
edgeSet(nodeCount,nodeCount-cols) = 1;
edgeSet(nodeCount-cols,nodeCount) = 1;
end
if j > 1 && edgeImg(i,j-1) == 1
edgeSet(nodeCount,nodeCount-1) = 1;
edgeSet(nodeCount-1,nodeCount) = 1;
end
end
end
end
```
4. 使用最小割算法对图像进行分割。这里使用了Matlab自带的mincut函数,它可以计算最小割和分割结果。
```
[~,labels] = graphmincut(sparse(edgeSet),nodeSet(:,1),nodeSet(:,2));
segmentImg = reshape(labels,[rows,cols]);
```
5. 显示分割结果。
```
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(segmentImg);
title('Segmented Image');
```
注意:这种方法只适用于图像中只有两个区域的情况。如果需要分割多个区域,则需要使用更复杂的算法。