【摘 要】
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基于经典的图割（Graphcut）理论，提出一种基于超像素和改进Graphcut算法的图像分割算法。采用改进简单线性迭代聚类算法，得到前景边缘信息保存较完整的超像素图像。以超像素为处理
【机 构】
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郑州大学物理工程学院,浙江万里学院宁波市数字信号处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60902066);浙江省自然科学基金资助项目(LY14F010006);宁波市自然科学基金资助项目(2015A610136);人力资源和社会保障部留学科技人员择优基金资助项目(2013-277);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(2014-1685)
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基于经典的图割（Graphcut）理论，提出一种基于超像素和改进Graphcut算法的图像分割算法。采用改进简单线性迭代聚类算法，得到前景边缘信息保存较完整的超像素图像。以超像素为处理单元，通过融合颜色、梯度等信息重建能量函数，并基于Graphcut框架进行分割。仿真结果显示，与Grabcut算法相比，改进算法不仅具有更高的分割精度，提取的目标边缘较完整、光滑，而且大幅提升了分割效率。
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