基于显著性的Grabcut图像分割方法

• 作者: 徐丹 於跃成 段先华 王万耀 黄炜亮
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性 Grabcut算法 图像分割 视觉注意机制 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 230-236,243
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0047158

摘要

传统Grabcut算法需要人工交互,在图像前景和背景颜色相似时容易产生错误分割的问题.为此,结合显著性测量和Grabcut算法,提出一种新的图像分割方法.改良显著性的度量方法以获得较好的显著图,进而将显著图转换成约束项加入到Grabcut的区域项中,从而提高区域项的可靠性,利用显著图代替人工交互初始化Grabcut,实现Grabcut自动分割,并减少其在图像前景和背景颜色相似时的错误分割.实验结果表明,与传统的Grabcut算法和显著性检测方法相比,该方法可以获得较好的图像分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段先华	江苏科技大学计算机科学与工程学院	42	192	9.0	11.0
2	於跃成	江苏科技大学计算机科学与工程学院	17	75	5.0	8.0
3	徐丹	江苏科技大学计算机科学与工程学院	22	76	5.0	7.0
4	黄炜亮	江苏科技大学计算机科学与工程学院	2	14	1.0	2.0
5	王万耀	江苏科技大学计算机科学与工程学院	4	16	1.0	4.0