基于图论的图像分割方法,由于能够兼顾图像的局部特征和全局特征,一直受到学术界的高度关注。图割(Graph Cuts)作为一种典型的基于图论的图像分割方法,具有图论理论支撑,是计算机图形领域的重要技术手段。然而,随着图像技术的发展和图像分辨率的提升,图割算法中图的复杂度越来越大,导致了图的存储空间大、构图计算量大、计算速度慢等一系列问题。为了解决图割算法处理高分辨率图像时的效率问题,一种可行的方法是通过减少图中节点和边的数目来降低图的复杂度,从而减少图像映射到图的时间以及最大流计算的时间,最终提高图割算法效率。本文以最大流最小割定理为基础,研究并设计了基于能量函数和基于流量检测的图割改进算法。首先,本文对Boykov-Jolly能量函数进行了改进,并基于改进的能量函数实现了图割算法改进。标准图割算法中,每个像素节点都需要同时和两个终端节点相连。而改进的图割算法中,由于修改后的能量函数区域项可以同时考虑节点与前景和背景的相似程度,所以每个节点只需要和一个终端节点相连,从而减少了节点与终端之间的边的数目、降低了图的复杂度。实验表明,在保证图像分割效果的前提下,改进算法的运行速度更快,提高了图割算法效率。其次,本文设计了一种图的流量检测方法来判断一个节点是否对最大流计算有用,并基于流量检测方法实现了图割算法改进。根据流守恒条件,满足流量检测公式的节点在寻找最大流的过程中不会被任何流经过,因为其流量可以由外侧的环形区域来提供或吸收。从图中删除这些无用节点和无用边,就可以有效减少图中节点和边的数目。实验表明,改进后的图割算法不需要借助任何低级别的分割工具就可以降低图的复杂度,在保证分割效果的前提下降低了图割算法的时间复杂度。