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文檔簡(jiǎn)介
1、圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一種重要技術(shù),其準(zhǔn)確率和效率直接影響后續(xù)處理的有效性。近年來(lái)基于圖論的圖像分割,一直是研究的焦點(diǎn)問(wèn)題。GrabCut算法是一種優(yōu)秀的基于圖論的分割算法,但也存在分割速度較慢、迭代效率低、背景復(fù)雜時(shí)分割不理想等缺陷。
為了提高GrabCut迭代效率和分割速度,改善分割效果,提出了一種基于前景形態(tài)的多尺度GrabCut圖像分割方法。
首先,針對(duì)大量像素迭代估計(jì)高斯混合模型(GMM)參數(shù)致使效率很低的
2、問(wèn)題,采用金字塔下采樣獲取粗尺度圖像,以少量典型的像素點(diǎn)迭代估計(jì)GMM參數(shù),提高了迭代效率和分割速度;其次,針對(duì)前景和背景顏色相似分割效果不好的問(wèn)題,采用基于前景形態(tài)的分水嶺分割,再將其結(jié)果掩膜標(biāo)記為四類區(qū)域:前景、背景、可能前景、可能背景,大大減少了未知區(qū)域像素?cái)?shù),再用GrabCut提取目標(biāo),提高了分割精度和速度;最后,將分割結(jié)果映射到高分辨率圖像,用形態(tài)學(xué)操作對(duì)其完善,平滑邊緣或填補(bǔ)空洞。
實(shí)驗(yàn)表明,該方法能獲得更高的分割
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