【摘 要】
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针对GrabCut算法对于局部噪声敏感、耗时且提取边缘不理想等缺点，提出一种基于GrabCut改进的图像分割新算法。采用多尺度分水岭对梯度图像平滑去噪；对新梯度图像再次进行分水岭
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277032)
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针对GrabCut算法对于局部噪声敏感、耗时且提取边缘不理想等缺点，提出一种基于GrabCut改进的图像分割新算法。采用多尺度分水岭对梯度图像平滑去噪；对新梯度图像再次进行分水岭运算，不仅增强了图像的边缘点，还减少了后续处理的计算量；再用熵惩罚因子优化分割能量函数，抑制了目标信息的损失。实验结果表明，所提算法同传统算法的分割结果相比较，降低了错误率，增大了Kappa系数，提高了运行效率，并且，提取的边缘也更完整、平滑，适用于不同类型的图像分割。
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