基于非归一化直方图的GrabCut图像分割算法改进

摘要：

针对GrabCut算法在图像分割中存在迭代求解耗时长、分割结果欠分割的问题,提出了一种基于非归一化直方图改进的GrabCut算法.在保留GrabCut第一次分割结果的基础上,通过非归一化直方图计算像素点属于前景或背景的方法来代替高斯混合模型迭代学习的过程;在构图过程中引入一类新的节点Bin进行构图以提高分割精度.选取MSRA1000数据集中部分图片进行实验验证,结果表明该算法在分割效果和效率上都有明显的提升,在进行背景复杂图像的分割时改进算法优势更加明显.

关键词：GrabCut、非归一化直方图、图像分割、高斯混合模型、能量函数

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划资助项目;河南省科技发展计划资助项目

在线出版日期：2020-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1549-1552