一种GrabCut分割边缘的优化方法

针对GrabCut分割精度不够以及边缘不平滑的问题,提出一种目标边缘优化方法.首先使用GrabCut算法获取目标的α掩像,然后对α掩像进行形态学处理而获取目标边缘区域,再将目标边缘区域内的像素与已知的绝对背景和绝对前景的部分像素进行颜色信息比较,根据比较结果重新分割边缘区域像素,最后对重新分割的目标边缘进行平滑处理.实验结果表明,本文的方法对边缘分割的精准性和平滑度都优于GrabCut算法.     

基于双目立体视觉的目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

基于自适应形状先验的快速图像分割算法

 针对传统GrabCut算法在GMM迭代参数估计阶段时间复杂度较高,当图像中含有噪声或遮挡物时容易发生分割错误的问题,提出一种结合多阶抽样GMM与自适应形状先验的图像分割算法.该算法首先根据采样数定理对像素点进行均匀多阶抽样,依据样本点估计GMM参数;然后加入形状先验项约束图像分割过程,同时对形状先验约束比例采用自适应方法进行控制,获得最终分割结果.针对形状仿射变换,运用SURF与RANSAC进行处理,使本文算法更加灵活.实验表明,本文算法分割结果更加准确,效率更高.     

采用精确抠图的单幅自然图像背景虚化合成方法

针对小光圈镜头下的单幅自然图像背景虚化问题,提出一种基于精确抠图的单幅自然图像背景虚化合成方法.首先,利用GrabCut算法对单幅自然图像的前景对象进行初始抠图;其次,采用基于局部二值模式算子的颜色恒常性算法提取图像纹理,并对初始抠图实现精确割图;然后,通过双边滤波虚化背景部分;最后,将精确分割后的前景部分与虚化后的背景部分合成.仿真结果表明：文中算法可以获得高质量的分割和视觉自然的背景虚化效果.