【摘 要】
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为了提高Grabcut迭代效率,改善分割效果,提出一种结合分水岭和Grabcut基于前景形态的多尺度图像分割方法.首先,针对海量像素迭代估计高斯混合模型(GMM)参数导致效率较低的问
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为了提高Grabcut迭代效率,改善分割效果,提出一种结合分水岭和Grabcut基于前景形态的多尺度图像分割方法.首先,针对海量像素迭代估计高斯混合模型(GMM)参数导致效率较低的问题,采用金字塔下采样获取粗尺度图像,以少量典型的像素点迭代估计GMM参数,提高了迭代效率;其次,针对前景和背景颜色相似分割效果不好的问题,采用基于前景形态的分水岭分割,再将其结果掩膜标记为四类区域:前景、背景、可能前景、可能背景,大大减少了未知区域像素数,再用Grabcut提取目标,提高了分割精度和速度;最后,将分割结果映射到高分辨率图像,用形态学操作对其完善,平滑边缘或填补空洞.实验表明,该方法能获得更高的分割效率和更好的效果,且耗时比平稳,具有普适性.
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