基于GrabCut的改进分割算法

• 作者: 王茜 何小海 吴晓红 吴小强 滕奇志
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 关键词: GrabCut k-means 图像增强 图像分割
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 智能算法|Intelligent Algorithm
• 页码范围: 43-47,52
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.10.007

摘要

针对GrabCut算法对于特征不明显、纹理复杂的图像分割效果不理想,且需要用户交互的问题,提出一种基于GrabCut的改进分割算法.首先,运用图像增强,对特征不明显的图像进行改善,提高图像质量;然后,利用YOLOv4网络对图像进行目标检测,获取前景目标所在矩形框位置,从而减少用户操作;其次,在高斯混合模型(GMM)中加入图像像素的位置信息和局部二值模式算子(LBP)提取的像素纹理特征信息,优化高斯混合模型参数,改进GrabCut算法,实现图像优化分割;最后,将分割图像掩膜与原始图像结合,得到原始图像.实验结果表明,对特征不明显、纹理信息复杂的图像,该算法分割效果更优.