【摘 要】
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研究 GrabCut 是以迭代能量优化算法为基础，以颜色和纹理为特征，从背景图像中提取出目标的图像分割算法。但该方法速度较慢，为了达到实时应用的目的，提出了一种基于小波变换的 Gr
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研究 GrabCut 是以迭代能量优化算法为基础，以颜色和纹理为特征，从背景图像中提取出目标的图像分割算法。但该方法速度较慢，为了达到实时应用的目的，提出了一种基于小波变换的 GrabCut 图像分割方法。该方法首先对原始图像进行小波变换的图像压缩，使得原始图像的分辨率降低，然后在压缩后的图像上迭代GrabCut算法，最后将收敛获得的目标区域作为原始图像初始值，再次使用GrabCut算法在原始图像上进行迭代，从而提取出目标。实验结果证明该算法提高了图像目标的提取速度，并保持图像目标的特征基本不变。
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