根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像分割的常用方法，包括基于边缘检测和基于区域生长的两种分割算法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。

ncut对图像分割的一些代码，希望对各位有点点帮助

一种基于8连通域的快速图像区域分割方法，采用种子标记点进行初始化，然后进行精确分割。

在一个经典的k-means算法程序上的改进，能够对图像进行分层输出，最大分层数位32.程序采用的是vs2005实现，内附有实验源码及实验结果图像,包括分2、4、8、32层的结果，希望对图像分割感兴趣的朋友有所帮助。

本代码是利用MATLAB编写的基于meanshift（均值漂移）算法的彩色图像分割代码。

清华大学本科生毕业设计 题目: 基于MATLAB的图像分割算法研究 作者姓名 XXX 学号 指导教师 XX教授 学科专业 计算机科学与技术 所在学院 计算机学院 提交日期 引言 数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，新的处理方法层出不穷，尽管其发展历史不长，但却引起各方面人士的广泛关注。首先，视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础，因此，数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多领域内的学者们研究视觉感知的有效工具。其次，图像处理在军事、遥感、气象等大型应用中有不断增长的需求。 基于图论的图像分割技术是近年来国际上图像分割领域的一个新的研究热点。该方法将图像映射为带权无向图，把像素视作节点。利用最小剪切准则得到图像的最佳分割 该方法本质上将图像分割问题转化为最优化问题。是一种点对聚类方法。对数据聚类也具有很好的应用前景。但由于其涉及的理论知识较多，应用也还处在初级阶段。因此国内这方面的研究报道并不多见，本文将对图论方法用于图像分割的基本理论进行简要介绍，并对当前图论方法用于图像分割的最新研究进展进

Ncut 是目前较好的一种图像分割算法。

交互式图像分割——算法与系统，grab cut ,Scribble,Trimap算法介绍

图像分割算法的研究与实现_开题报告

snake模型的图像分割算法，用matlab编写而成。你可以访问那上面的网站，那里还有作者的关于GVF snake的论文