利用全局方法进行泊松前景提取

• 作者: 曹春红 王庆敏
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 泊松算法 前景提取 全局算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 688-698
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 8627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1506096

摘要

图像前景提取是运用图像处理算法快速准确地提取出图像中人们感兴趣的目标。图像前景提取的精度直接影响了对目标图像的后续处理。为了提高图像前景提取的精度，提出了一个新的利用全局方法进行Poisson前景提取的算法。为了能够更快更好地得到最优采样点，提出了扩散、搜索的方法，并对该方法的有效性和精确性进行了分析。扩散方法是通过在较小的邻域内计算各采样点的代价寻找代价最小的采样点，它能够得到邻近区域的最优解；搜索方法是通过一定的规则跳跃式地寻找最优采样点，它能够加快寻找最优采样点的速度。实验表明，基于全局的Poisson前景提取算法会得到更精确的前景提取结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹春红	东北大学信息科学与工程学院	18	94	5.0	8.0
10	王庆敏	东北大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0