一种基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对Grab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式、复杂背景提取效果差等问题,首先提出了一种全自动化的Grab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取. 由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Grab Cut算法. 实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善.     

基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

针对(Crab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式和复杂背景提取效果差问题,首先提出了一种全自动化的Crab Cut算法,以实现自动根据背景情况,对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合,给出了一种结合区域生长的全自动化Crab Cut算法实验结果表明,无论对于单一背景还是复杂背景的图像,改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法,不仅能准确获取服装前景区域,而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取.实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

基于SLIC超像素的Grab Cut算法改进

为了提高图像分割算法的效率,结合SLIC超像素算法和Grab Cut算法,提出了基于改进SLIC超像素的Grab Cut算法.改进后的SLIC超像素算法主要采用均匀随机的方式提取SLIC超像素特征,用以减少冗余的聚类中心,提高算法运行效率,并改进Grab Cut算法适应改进后的SLIC算法,完成图像分割.实验证明:基于改进SLIC超像素的Grab Cut算法简化了用户侧的操作,在一定程度上解决了对象主体的模糊、透明、重叠等问题,并大幅提升了运行效率.     

基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割

针对羊体图像复杂背景、不均匀光照且含有大量噪声等特点,提出一种融合多尺度分水岭的改进Graph Cut分割模型.引入多尺度分水岭对图像进行预分割,将基于像素级的Graph Cut算法转化为基于区域的算法以提高分割的效率.通过标记前景和背景种子点,利用模糊C均值算法实现前景和背景区域聚类.将多尺度分水岭分割的区域作为图割的顶点,以Lazy Snapping为框架计算图的边界项和数据项,并构造能量函数,通过最大流/最小割算法求解能量函数的最小值,从而实现图像分割.通过使用不同的分割算法进行实验比较,结果表明改进的算法在准确性和高效性方面都具有很好的性能.     

Grab Cut数字抠图方法的研究与实现

在图像处理中,关于图像分割方法的高效性研究有着重要意义.传统的图像分割方法或者是应用图片色彩的信息(全局),例如常用图像处理工具PhotoShop中的魔术棒工具;或者是利用图片边界信息(局部),如PhotoShop中的智能套索工具.Graph Cuts分割算法有效的结合在图像处理中所用到的两种图像信息.在Graph Cuts算法的基础上发展而来的Grab Cut算法,在交互工作相当简单的基础上,可以得到良好的分割结果.结合作者所研究的课题,对Grab Cut方法在图像分割部分的实现进行了比较详细的介绍.     

基于改进SURF的遥感图像目标识别

针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运算速度.     

基于显著性检测和Grabcut算法的茶叶嫩芽图像分割

人工采茶存在效率低下、人工成本高等问题,机械采茶取代人工采茶成为一种重要的采茶方式,针对机械采茶中自然背景茶叶嫩芽分割效率问题,提出了一种自然背景下的茶叶嫩芽图像分割算法.利用显著性检测算法提取出图像中的突出目标作为显著性图,结合GrabCut算法精确的分割出突出的对象.实验结果表明,该图像分割算法对于背景复杂且目标与背景对比不明显的茶叶图像具有良好的分割效果,这为机械手采茶提供了一种新的方法.     

基于区域过划分和再融合的全幅视觉图像分割

研究对移动机器人采集的视觉图像进行全局精确分割问题. 针对全幅道路图像分割问题提出:首先利用区域生长算法对视觉图像在HSV颜色空间下进行基于颜色特征的全局过分割,再利用傅里叶变换提取周向谱纹理特征,根据空间位置的相邻性和周向谱的分布特性,对过分割的全幅视觉图像进行基于纹理特征的再融合. 实验结果表明,该算法能够准确实现全幅图像的分割,比单纯利用颜色或纹理特征进行全幅图像分割具有更高的精度和可靠性.     

基于海森矩阵增强与局部裂缝拼接相结合的桥梁裂缝提取算法

针对复杂背景桥梁裂缝图像难以提取真实裂缝细节的技术问题,提出基于海森矩阵旋转矢量不变性的滤波去噪和局部区域裂缝走势生长方向连接的联合提取裂缝算法。利用海森矩阵增强图像突显裂缝区域,利用自适应阈值分割算法对图像进行二值分割;采用基于旋转矢量不变性的滤波算法滤掉团状噪声,根据裂缝的走势对生长方向一致的局部区域裂缝进行连接,排除条状非裂缝的影响和部分噪声的干扰;解决了图像处理中存在大量污渍残留和裂缝不连续现象。实验结果表明,本算法对复杂背景桥梁图像提取裂缝的准确度高于其它算法。     

基于随机游走算法的CT图像肺肿瘤分割

针对CT图像肺肿瘤分割中复杂大肿瘤分割的准确性和自适应问题,提出了一种基于随机游走算法的分割方法.首先,根据图像灰度信息提取肺实质;针对大肿瘤与周围肺组织粘连的复杂情况,先提取有凹陷的肺实质,再根据肺实质先验轮廓,用曲线段形变模型修补肺实质的凹陷边界.然后,用区域生长法自动确定目标种子点和背景种子点;对于大血管与肿瘤粘连的情况,需要少量交互修改个别背景种子点.最后,用随机游走算法完成大肿瘤的分割.实验结果表明,该方法的准确性高,分割结果能够满足临床治疗效果分析和病理学研究的要求.     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

利用视觉显著性的前景目标分割

针对图像中的前景目标分割问题,提出一种视觉显著性引导的前景目标分割算法.对原始图像进行预处理后分解为互不重叠的超像素区域.将这些区域构成一个无向图,相邻两个区域间存在边,通过计算相邻区域间的特征差异得到边的权值.提取图像边缘的超像素区域作为背景区域,利用无向图计算各超像素区域相对于背景区域的视觉显著性,得到初始显著图.对初始显著图进行改进和优化,根据视觉显著性计算结果采用自适应阈值进行前景目标分割.在公开的图像数据集MASR-1000、ECSSD、Pascal-S和SOD上进行实验验证,并和目前流行的算法进行对比.结果表明,本研究算法在查准率、召回率、平均绝对误差及F-Measure等方面优于目前流行的几种算法,用于图像和视频的前景目标检测与分割是正确有效的.     

基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法

提出了一种基于区域的自动种子区域生长法进行彩色图像分割的算法.该方法首先应用分水岭算法对图像进行初始化分割,形成过分割效果.然后从分水岭算法形成的区域出发,根据一定的规则自动选出一些区域作为种子区域,进行种子区域生长.与传统的种子区域生长法(SRG)以图像中的像素点作为种子进行生长的方法不同,本方法以区域作为种子并以区域作为生长单位进行区域生长.实验结果表明,该算法能够产生较好的分割效果及较快的分割速度.     

一种改进的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像分割中产生过分割、欠分割及粘连区域存在孔洞从而导致分割不理想的情况,提出了一种改进算法.该算法在基于边界跟踪的分割算法的基础上,采用根据真实欧氏距离所提取的局部极大值点信息对分割策略进行控制,以减少过分割、欠分割的产生,同时对含有孔洞的粘连区域增加内边界跟踪处理.实验结果表明,算法获得了更好的分割效果.     

一种新的基于高斯偏移差分过滤器与方向图的图像分割算法

为了使图像分割算法通用性更强,利用高斯偏移差分过滤器模拟人类视觉机制模型寻找图像中有纹理区域,使用方向图算法界定目标边缘,最终得到图像分割结果.该算法能有效地克服图像背景上的噪声以及前景目标轮廓不明显的缺陷,成功分割提取出图像的前景目标.试验证明,该算法鲁棒性强,具有一定通用性且无需先验知识.     

基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割; 然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的; 在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓; 最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5.62%,假阳性率为4.49%,假阴性率为4.33%,均优于常用的OTSU分割算法(41.40%、26.73%、10.99%)、K-means聚类算法(49.97%、35.02%、11.92%)和基于C-V模型水平集法(28.43%、20.53%、13.38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。     

基于感兴趣区域的图像检索方法

提出了一种基于感兴趣区域的图像检索方法。在显著度图和相对位置指示图的基础上结合图像的颜色纹理信息,采用基于子区域的区域生长法提取图像感兴趣区域,对图像的特征描述采用感兴趣区域特征和图像整体特征相结合的方法,加入了对图像背景信息的考虑,同时也削弱了分割不准确带来的影响。实验证明该方法对于前景较为清晰或背景具有较大面积单色的图像具有较好的检索效果。