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10.3969/j.issn.1000-3428.2017.08.044

基于结构张量的GrabCut图像分割算法

引用
传统的GrabCut图像分割方法大多基于图像的像素值建立图模型,未考虑到彩色图像中丰富的纹理信息.为此,提出一种新的GrabCut模型图像分割算法.对比基于结构张量的GrabCut分割方法和传统GrabCut分割方法的结果,利用结构张量和像素值构建紧缩的结构张量.为提高计算的简洁性和高效性,将GrabCut方法构建的混合高斯模型扩展到张量空间,并用Kullback-Leible散度代替常用的黎曼度量.在合成纹理图像和自然图像上进行的实验结果表明,与Carsten Rother,GACWRF等方法相比,该算法具有更精确的分割效果,不仅实现了纹理信息与颜色信息的无参融合,而且提高了计算效率.

图像分割、结构张量、图割模型、Kullback-Leible散度、混合高斯模型

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TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金61271369,61502036,61571045;国家科技支撑计划项目2014BAK08B,2015BAH55F03;北京市自然科学基金4152018,4152016

2017-09-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

258-265,271

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计算机工程

1000-3428

31-1289/TP

43

2017,43(8)

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