图像分割把原始图像分割为若干个互不相交的区域,并从图像中提取出所需要的目标物体。图像分割不仅是图像处理过程中的一个基本步骤,也是比较关键的步骤,图像分割质量的好坏会影响后续的图像处理效果。图结构中的顶点和图像中的像素点存在一一对应的关系,因此基于图论的图像分割方法受到了人们的广泛关注。图像中像素点较少时,基于图论的分割方法可以得到较好的分割结果。随着像素点的逐渐增多,图结构的关系也会更加复杂,大大的增加了计算复杂度。因此,在使用图论方法分割之前,需要对图像进行预处理,生成若干像素块。本文研究基于超像素和图论的图像分割方法,并研究了一些改进的算法,主要包含以下几个方面:针对GrabCut算法迭代过程复杂、运行时间较长和主要依赖区域信息,缺少边缘信息,分割结果不准确的缺点,本文研究了一种结合超像素改进的GrabCut算法。首先,简化SLIC算法的操作步骤,直接指定每个超像素近似包含的像素点个数,使同一个参数可以适用于多个分辨率不同的图像。然后使用SLIC算法对图像进行预分割,生成若干个超像素块,以超像素块为图的顶点,构建简单的网络图。最后,将Sobel算子引入光滑项中,定义新的光滑项和能量函数,使用GrabCut算法对图像进行后续分割,输出最终的分割结果。实验结果表明,改进后的GrabCut算法在一定程度上减少了分割时间,保证原算法效果的同时进一步改善了图像分割效果。针对GrabCut算法在分割背景较为复杂以及背景和前景颜色相近的图片时,存在分割效果差、分割精度不高的问题,研究了一种基于Graph-based和GrabCut的图像分割算法。首先,将Graph-based算法中的k值设定为图像高度和宽度之和,提高该算法的分割效率。然后,对图像进行预处理,使用Graph-based算法将图像初始分割为不同的区块。接着进行人工交互,用户标记矩形框,对矩形框内像素标签进行统计,计算每个标签在整幅图片中所占的比例,通过某种判断准则将部分像素点标记为背景,减少部分背景像素的干扰,更新前景和背景像素标签。最后使用GrabCut算法对图像进行后续分割,输出最终的分割结果。实验结果表明,改进后的算法在处理背景比较复杂、背景和前景颜色相似的图片上,有一定的优势,分割效果较好。