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图割是一种基于图论的组合优化方法,基于图割的GrabCut是一种高效的前景提取算法。然而,GrabCut为达到一定分割精度,在高斯混合模型参数估计过程中多次迭代使用图割,这使得GrabCut在处理海量级图像数据时,耗时往往比较大。通过四叉树分解,可以将图像划分成区域内相似度高的若干分块,以构建精简的网络图,并用块内的RGB均值代替该块内的所有像素点的值进行高斯混合模型参数估计,从而减小问题规模,提高算法效率。实验结果表明了算法的可行性及有效性。