| 基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割 |
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| 引用本文： | 周艳青,薛河儒,潘新,郜晓晶. 基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2018, 0(2): 123-127 |
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| 作者姓名： | 周艳青 薛河儒 潘新 郜晓晶 |
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| 作者单位： | 内蒙农业大学计算机与信息工程学院; |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 图像分割 羊体图像 图割算法 多尺度分水岭 模糊C均值 |
Sheep image segmentation based on proposed graph cut algorithm |
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