交互式圖像分割相關技術研究.pdf

1、在計算機視覺技術中圖像分割是重要的底層技術。在圖像識別、圖像檢索、圖像分析等人工智能領域中都會應用到圖像分割?？梢娫跀?shù)字圖像處理中，圖像分割技術處于基礎地位，其意義不言而喻。由于自然圖像包含了復雜的顏色特征和紋理特征，導致自然圖像應用在自動的圖像分割中很難產生出令人滿意的結果。所以交互式圖像分割技術被提出，通過用戶輸入的交互式信息算法能夠準確的分割出圖像中的目標主體。但現(xiàn)有的交互式圖像分割算法在處理大分辨率圖像時需要花費巨大的時間開銷且

2、不能在一幅圖像中分割多個主體。這不僅降低了用戶的工作效率還嚴重的影響了圖像分割技術的實用性。
　　為此本文圍繞著對現(xiàn)有算法性能改進的原則出發(fā)，將超像素算法與傳統(tǒng)的Grab Cut算法和區(qū)域融合算法相結合。提出了改進的Grab Cut算法和基于最大相似度的區(qū)域融合算法,從而減少對大分辨率圖像的處理時間，并且改進的區(qū)域融合算法還具備分割多個主體的功能。本文工作如下：
　　1、對現(xiàn)有交互式圖像分割技術的相關理論基礎做出介紹，詳細講

3、述了經典的Graph Cuts算法和Grab Cut算法的具體實現(xiàn)以及不足。
　　2、介紹了常見的7種超像素算法，并對這些算法進行實驗，結合實驗結果對這7種算法做了性能及質量對比，選出符合我們要求的SLIC算法。
　　3、將SLIC算法與Grab Cut算法相結合，經過實驗對比證明了改進后算法的運行速度上比傳統(tǒng)的Grab Cut算法快4到9倍。
　　4、對傳統(tǒng)的區(qū)域融合算法進行改進，加入了區(qū)域間的最大相似度規(guī)則從而取消