【摘 要】
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针对GrabCut算法需要用户交互进行初始矩形框的设定而不能做到自动分割，且在前景图像较为复杂时分割效果不佳等问题，提出一种基于GrabCut的免交互图像分割算法。首先，训练Faster
【基金项目】
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成都市科技惠民技术研发项目(2015-HM01-00293-SF);成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX);国家自然科学基金(11176018)资助
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针对GrabCut算法需要用户交互进行初始矩形框的设定而不能做到自动分割，且在前景图像较为复杂时分割效果不佳等问题，提出一种基于GrabCut的免交互图像分割算法。首先，训练Faster R-CNN网络，将待分割图像通过Faster R-CNN进行目标检测来得到前景目标所在区域矩形框;然后在k-means算法初始化高斯混合模型时加入位置信息,进行聚类以得到优化的初始高斯混合模型参数;最后对GrabCut算法分割结果中的边缘像素进行平滑后处理。试验结果表明，该算法无需用户交互即可完成分割且相比原始GrabC
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