【摘 要】
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图像分割技术是由图像处理到图像分析的关键步骤,也是计算机视觉研究领域中的经典难题。其中,GrabCut作为一种基于图论模型的马尔科夫随机场能量最小化图像分割算法,因其只需少量交互就能得到较好的分割结果而在彩色图像分割领域中占有重要地位。然而,GrabCut仅通过像素颜色值的差别建立模型,对噪声干扰敏感,且交互式的分割方法需要人工参与,无法广泛应用于各个领域。因此,本文的工作将围绕如何改进以上问题展
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图像分割技术是由图像处理到图像分析的关键步骤,也是计算机视觉研究领域中的经典难题。其中,GrabCut作为一种基于图论模型的马尔科夫随机场能量最小化图像分割算法,因其只需少量交互就能得到较好的分割结果而在彩色图像分割领域中占有重要地位。然而,GrabCut仅通过像素颜色值的差别建立模型,对噪声干扰敏感,且交互式的分割方法需要人工参与,无法广泛应用于各个领域。因此,本文的工作将围绕如何改进以上问题展开,具体内容如下:1、整理了三类GrabCut的改进算法,并选取了部分具有重要地位的算法在GrabCut数据集和MSRA-B数据集上进行对比实验,分析比较了它们的优缺点,探索在现有研究的基础上继续深入和改进的方向。2、提出了一种基于显著性检测和GrabCut的启发式图像分割算法。算法通过显著性检测初步分割目标,并使用超像素预处理提高分割速度,最后使用形态学操作和统计直方图进行GrabCut迭代分割,自适应阈值决定迭代分割的方向。在GrabCut数据集和MSRA-B数据集上进行实验,与其他算法相比,所提算法实现了全自动分割,解决了GrabCut手动交互的局限性,且在复杂彩色图像的分割精度上具有优势,稳定性高。3、提出了一种基于FCN和GrabCut的非交互式多目标分割算法。该算法通过预训练的FCN模型得到初始分割图像,并使用连通区域分析提取目标,最后进行分区域的GrabCut分割,得到多目标分割结果。在PASCAL-VOC2012数据集和ECSSD数据集中挑选50张多目标彩色图像进行实验,与其他算法相比,所提算法在分割结果上有最优精度,有效解决了GrabCut针对多目标彩色图像容易出现大面积分割错误的问题。
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