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 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.  相似文献
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基于grabeut算法对案件现场物证信息进行提取,并以提取案件现场图片中的血迹、烟头以及凶器为例分别进行详细分析。分析结果验证了该算法对于物证提取的可行性。实验结果表明,此方法对于复杂背景中的物证信息提取可以达到良好的提取效果,能够为后期实现对物证的统一管理和搭建虚拟案件现场提供物质基础,更好地辅助公安人员侦破案件。  相似文献
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