一种结合视觉显著性的GrabCut图像分割方法

结合显著区域检测技术和GrabCut算法,提出了一种新的图像分割方法.首先,计算融合中心知识和目标紧致度的多尺度区域对比度,通过Harris特征信息和贝叶斯模型进一步提高显著性,得到更加精确的前景检测模型;然后,对显著图进行分割获得目标的粗略位置,将位置信息用于GrabCut算法初始化,并在GrabCut初始化建模中引入显著值权重;最后,结合形态学运算改进分割的目标.实验结果表明:该方法能够实现自动分割,并且取得了接近甚至优于一些GrabCut方法的结果.     

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.     

结合图像全局和区域特性的显著性检测

结合现有的显著性检测理论,针对基于全局对比度方法的不足,提出了以HC方法为基础并引入区域显著性与预处理的简单有效的能产生完全分辨率显著图的方法.在ASD测试集上进行了测试,结果表明:此方法取得了接近甚至高于现有一些方法的结果,并且具有较少的计算时间.     

基于视觉显著性和活动轮廓的图像分割

提出一种视觉显著性和传统的C-V模型相结合的图像分割方法,该方法首先提取图像的显著图,然后使用改进的自适应阈值法将显著图进行二值分割并提取边缘,并以此边缘作为C-V模型演化的初始轮廓.这样对于具有复杂背景的图像C-V模型可以从靠近目标物体的位置开始演化,从而得到较为准确的边缘,同时,也可以减少C-V模型的迭代次数.     

自适应形状约束Graph cuts算法在腹部CT图像分割中的应用

针对CT图像对比度低,组织边缘模糊,器官轮廓不规则等特点造成组织器官难以分割的问题,提出了一种自适应形状约束的Graph cuts算法.首先使用基于多图谱配准的分割方法分割原始图像,将得到的初始分割结果作为形状先验加入到Graph cuts算法的能量函数中,同时根据配准分割过程得到的目标概率图自适应选择形状约束项系数,最后通过最大流最小割算法分割出CT图像中的肝脏、肾脏和脾脏.实验结果表明,该方法能够较好地分割出肝脏等组织器官,有效减轻传统图割算法分割图像时造成的过分割和欠分割现象.     

结合边缘置信度的自然场景图像分割算法的初探

本文针对基于单个视觉线索传统分割方法的不足,提出了一种结合多种边缘检测信息的自然场景图像区域分割方法。首先,采用边缘检测算子检测出图像的边缘;然后,赋予各个边缘信息一个贡献值,计算出一个综合边缘信息;最后,将综合边缘信息结合均值漂移分割算法对图像进行区域分割。多幅图的目视结果表明:本方法能更有效的抑制过分割和欠分割的产生。     

图像分割技术研究

对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述,并分析了每类分割方法的特点,探讨了图像分割技术的未来发展方向。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20世纪70年代起一直受到人们高度重视,并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。文中分三类对近年来具有代表性的图像分割方法进行了介绍：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法。     

基于显著性的OTSU局部递归分割算法

针对OTSU方法的局限性，提出了一种基于显著性的OTSU局部递归分割算法。该算法的思路是把一次OTSU分割得到的目标区域作为新的图像进行下一次OTSU分割，依次递归下去，直到满足一定条件为止，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像。实验结果表明，在不同的冷背景下，基于显著性的OTSU局部递归分割算法能够稳定地实现目标分割提取，具有较好的鲁棒性。     

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.     

基于图割理论的储粮害虫图像分割

采用机器视觉对储粮进行检测是储粮害虫监测的主要方法之一。储粮害虫图像有效分割是粮虫特征提取和识别分类的基础和依据。为实现粮虫图像的有效分割,采用基于图割理论的图像分割方法。该方法采用高斯混合模型(GMM)表征颜色概率分布,在高斯混合模型参数学习估计过程中通过不断扩大背景样本点修正GMM参数,完成对能量函数的最小化,从而改善了分割效果。实验结果表明,该方法可以清晰地分割出与背景差异较小的粮虫,解决了基于直方图模型的图像分割方法无法从目标和背景相似的图像中将粮虫进行准确提取的问题。     

Skin Segmentation Based on Graph Cuts

Skin segmentation is widely used in many computer vision tasks to improve automated visualization. This paper presents a graph cuts algorithm to segment arbitrary skin regions from images. The detected face is used to determine the foreground skin seeds and the background non-skin seeds with the color probability distributions for the foreground represented by a single Gaussian model and for the background by a Gaussian mixture model. The probability distribution of the image is used for noise suppression to alleviate the influence of the background regions having skin-like colors. Finally, the skin is segmented by graph cuts, with the regional parameter γ optimally selected to adapt to different images. Tests of the algorithm on many real world photographs show that the scheme accurately segments skin regions and is robust against illumination variations, individual skin variations, and cluttered backgrounds.     

基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割

本文提出一种基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割方法.文中采用对图像进行分块后进行图切割的方法,大大降低了算法的时间复杂度,在分割的过程中利用先验知识和图像边缘信息,对分割进行约束和指导,并与区域生长算法相结合从而实现了超声图像的快速自动分割.实验结果证明该方法分割效果良好,具有一定的应用和研究价值.     

基于视觉显著性的彩色图像分割

为了提高图像显著性检测的准确性,从数学模型上探索显著性的多特征空间.利用多尺度特征提取算法获得低层视觉特征,对特征矩阵用低秩矩阵恢复理论提取显著图,并在自底向上模型基础上融合了高层视觉特征,由高层视觉特征构成一幅权重的显著图.提高了显著度和显著目标的检测性能.通过自适应阈值算法对视觉显著目标进行分割.实验结果表明,该模型比传统的模型提取的显著目标更完整、更准确.     

基于图割的图像抠像与合成算法

提出了基于图割图象的抠像与合成算法。该算法改进了GrabCut算法的能量公式,对分割后的图像进行多次修正,提高了抠像的精确度;采用多值键代替传统二值键进行图象合成,即在合成时依据灰度级在待合成图象的不同位置改变混合比,将前景图象与背景图象有机的融合在一起。实验表明了算法的有效性。     

基于CT图像的自动肺实质分割方法

在肺癌、肺气肿等肺部疾病计算机辅助诊断方法中,肺实质分割是最核心的步骤.提出一种基于三维CT图像序列的新的自动肺实质分割方法,综合利用了阈值分割、区域增长及数学形态学等算法,并在特定体层通过图搜索算法精确定位左右肺前后连接线狭窄区域,有效解决了肺实质边缘结节易分割遗漏及左右肺分离的难题.通过多组胸部CT序列图像的实验证明,该方法对于肺实质分割非常精确有效.     

基于胸部CT图像的肺部自动分割

肺区自动分割是肺部肿瘤计算机辅助诊断系统的关键之一。文章采用多阈值和区域生长方法,先去掉背景,再去掉气管／支气管,最后对提取出来的肺区使用滚球的方法进行修补。该方法速度快、人工干预少、准确。     

基于新区域一致性度量与图论的SAR图像区域分割

由于SAR图像含有斑点噪声, 传统区域分割方法已不再适用于SAR图像分割.为此提出了一种新的SAR图像区域分割方法.该方法通过定义一种可有效抑制斑点噪声影响的区域一致性度量,以指导四叉树技术分裂SAR图像得到初始分割区域;然后以区域为顶点和区域间的相似度为边权,构建一个完全赋权图.最后运用图论分割方法中可利用全局信息的Minimum Cut方法进行区域合并,获得最终的图像分割结果.实验结果表明了该方法的有效性.     

一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法

视频图像中对运动目标进行分割是十分有意义的.传统的背景减除法和帧间差法在提取运动目标的时候各有自身难以克服的缺点.基于阈值、边缘、直方图的图像分割一般只适合于静态目标的分割.提出一种结合图像分割(Graph Cuts)和帧间差的新方法进行运动目标分割.帧间差法具有良好的稳健性,而Graph Cuts算法则弥补了帧间差无法获得完整运动信息的缺点.利用帧间差法得到不完整的运动信息对Graph Cuts进行分割约束可以准确、稳定地提取出运动目标.     

基于显著点的感兴趣区域提取及评价

为降低数据规模,提高图像处理的效率,针对感兴趣区域（ROD提取的问题,提出了一种基于显著点的ROI提取算法．利用视觉注意模型（VAM）得到显著图,聚类显著图二值化后提取到的显著点,同时将原图像二值化,并以聚类点作为种子点填充,提取原图像的二值化图轮廓后与原图像掩膜,得到图像的ROI．实验结果表明：该算法的总体效果良好,运算速度可与显著点的个数成线性关系．同时以眼动实验数据为参照进行分析与评价,该算法ROI漏分率至少降低50％,而误分率无明显增加．