融合彩色信息和深度信息的GrabCut图像分割

• 作者: 凌滨 李超 赵永辉 郭也
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 深度信息 GrabCut算法 背景先验 前景先验
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 188-193
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4778字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.08.033

摘要

图像分割是计算机视觉的重要组成部分,但大多数图像分割工作主要集中在二维图像的处理上,故结合深度信息和GrabCut算法提出一种新的分割方法.为了准确地分割出目标物体,利用物体深度信息的同时提出一种基于背景和前景先验的GrabCut图像分割方法.融入深度信息,选择深度特征结合流形排序算法来构造图模型;为了进一步突出目标对象,抑制背景区域,分别利用背景先验和前景先验,生成相应的显著图,将二者融合并进行优化得到最终待处理图像;以深度信息指导GrabCut算法进行精分割,得到分割结果.实验结果表明,该方法能够较为准确地分割出目标对象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	凌滨	东北林业大学机电工程学院	34	128	6.0	9.0
2	李超	东北林业大学机电工程学院	46	353	10.0	17.0
3	赵永辉	东北林业大学机电工程学院	17	23	3.0	4.0
4	郭也	东北林业大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0