基于图割的低景深图像自动分割

• 作者: 冯国富 刘毅 夏德深 陈圣磊 黄兵
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 图割 低景深 点锐度图 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1471-1481
• 页数: 11页
• 字数: 6714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2015.c140734

摘要

结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field, DOF)图像的自动分割模型。首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图,并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量。其次,通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘较连续,模糊部分边缘较弱、连续性较差的特点得到图像初步的前景/背景区域。然后,对前景/背景的颜色和点锐度特征进行高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)建模,结合全局、局部自适应的λ值,对图割算法的Shrinking bias现象进行改善。最后,通过迭代的图割算法对前景/背景区域进行修正。实验结果表明,该模型鲁棒性较高,分割结果更加精确。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏德深	南京理工大学计算机科学与技术学院	220	3601	29.0	48.0
2	黄兵	南京审计学院工学院	43	548	15.0	22.0
3	冯国富	南京审计学院工学院	19	119	5.0	10.0
4	刘毅	南京审计学院工学院	12	114	5.0	10.0
5	陈圣磊	南京审计学院工学院	24	75	4.0	7.0