graphcut用于图像分割的matlab代码

graphcut用于图像分割的matlab代码

function [Ncut] = graphcuts（IpadMAXVAL）
% function [Ncut] = graphcuts（I）
% Input: I image
% pad: spatial connectivity; eg. 3
% MAXVAL: maximum image value
% Output: Ncut: Binary map 0 or 1 corresponding to image segmentation
I = double（I）; [HW] = size（I）;
% Find weights between nodes I1 and I2 w = exp（a*abs（I1-I2））;
% Set a to have a weight of 0.01 for diff = MAXVAL
a = log（0.01）/MAXVAL; x = [0:MAXVAL/100:MAXVAL]‘; y = exp（a*x）;
figure;plot（xy）;xlabel（‘intensity diff‘）;ylabel（‘weights‘）; title（‘weights‘）
ws = 2*pad + 1;
if（ws <= 3）
    ws = 3;
end
%Build the weight matrix
disp（‘Building Weight Matrix‘）; close all; tic
WM = zeros（H*WH*W）; countWM = 0;
for kk = 1:W
for jj = 1:H
mask = logical（zeros（HW））;
cs = kk-pad; ce = kk+pad; rs = jj-pad; re = jj+pad;
if（cs<1） 
    cs = 1; 
end;
if（ce>W）
    ce = W; 
end;
if（rs<1） 
    rs = 1;
end;
if（re>H） 
    re = H; 
end;
mask（rs:recs:ce） = 1;
idx = find（mask==1）;
p = abs（I（idx） - I（jjkk））; p = exp（a*p）;
countWM = countWM + 1; WM（countWMidx） = p（:）‘;
end
end
ttime = toc; disp（sprintf（‘Time for generating weight matrix = %f‘ttime））; clear countWM
% Weight between a node and iteself is 0
for jj = 1:H*W 
    WM（jjjj） = 0; 
end; 
WM = sparse（WM）;
% Shi and Malik Algorithm: second smallest eigen vector
disp（‘Finding Eigen Vector‘）;
d = sum（WM2）; D = diag（d）; tic
B = （D-WM）; B = （B+B‘）/2; OPTS.disp = 0;
[vdflag] = eigs（BD2‘SA‘OPTS）; ttime = toc;
disp（sprintf（‘Time for finding eigen vector = %f‘ttime））; clear OPTS
y = v（:2）;
Ncut = reshape（yHW）;
Ncut = Ncut > 0;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1596  2013-03-07 12:18  graphcuts.m
     文件        1307  2014-02-12 14:19  license.txt