基于图割的矩形目标交互式分割方法

为得到更加精确的图像分割结果,可以在基于图割的分割框架中引入形状先验指导分割。针对矩形目标提出了一种目标/背景交互式分割方法。分割能量用马尔可夫随机场最大后验概率描述,通过限制有向图中的流向引入形状先验,可以保证图割优化后的分割结果为矩形形状。对仿真图像与真实图像的实验结果证明了该算法的有效性。     

基于FCM和图割的交互式图像分割方法

为了提高在前景和背景颜色相似情况下图像的分割效果,提出了一种基于模糊C均值聚类（FCM）和图割的交互式图像分割方法。首先,利用分水岭算法对图像进行预处理,将图像分成多个小区域,用区域代替像素点进行分析。然后,采用模糊C均值算法对用户标记的前景区域和背景区域分别进行聚类分析,挖掘用户交互所提供的隐藏信息。用未标记区域的颜色分量到前景区域及背景区域类心的最小距离表示相似能量,用未标记区域与其相邻区域的相关性表示先验能量。最后,利用最大流/最小割算法求能量函数的全局最优解。与其他方法相比,该文方法具有较好的分割性能,能从前景背景相似的图像中较精确地提取感兴趣的物体,且用户操作简单。     

基于窄带图割的交互式快速目标提取

针对传统算法易陷入局部极值、提取效率不高的不足,运用图割理论,提出一种将目标提取问题转化为能量最小化的组合优化问题的BandCut算法。BandCut通过人机交互获取一个将目标边界包围在内的环状窄带区域,对该区域生成距离图,构造s-t网络,进行最小代价切割获取目标。实验表明,BandCut能获取最优解,提取效率是GrabCut的5倍。     

基于SLIC与Delaunay图割的交互式图像分割算法

针对现有的交互式图像分割算法在处理高分辨率图像时仍不够高效的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类（simple linear iterative clustering,SLIC）与Delaunay图割的交互式图像分割算法。使用一种简化但是高效的SLIC算法将图像分割为多个在感知上有意义的原子区域,并提取这些区域的代表像素点;对处在背景矩形框内的代表像素点进行Delaunay三角剖分,构建图结构;最后利用最小割最大流算法将图中的节点分为两部分,并将这些节点对应为相应的原子区域,达到将图像分割为前景和背景的目的。与其他交互式图像分割算法进行实验对比,结果表明所提算法在计算效率上有较大提升,并更为准确。     

一种基于图的交互式目标分割算法

静态图片的编辑中,交互式背景、前景分割的高效性研究有着重大的实际意义。传统的分割方法或是应用图片的纹理(色彩)信息,如Magic Wand,或是利用边界(对比度)信息,如Intelligent Scissors。最近提出的Graph cuts分割算法很好地结合了以上的两种信息。该文将介绍Graph cuts算法以及在该算法基础上改进得到的Grab cut算法。Grab cut算法堪称目前交互式分割方法中分割效果较好的方法,其分割精度高,交互工作少,具有较好的应用前景。文章结合作者当前的研究课题,把Grab cut算法应用在医学图像器官分割中得到了令人满意的效果。     

基于变宽邻域图割和活动轮廓的目标分割方法

基于图割的活动轮廓算法是一个结合图割优化工具和活动轮廓模型迭代变形思想的目标分割算法。针对算法在迭代过程中对已达目标边界的活动轮廓线所在邻域重复切割的不足,将活动轮廓线分为已达目标曲线段和未达目标曲线段,仅对未达目标曲线段进行膨胀得到可变宽度轮廓线邻域,从而减少了对邻域的切割时间。实验表明,改进算法效率提高为原来的2~3倍。     

基于图割和模糊连接度的交互式舰船红外图像分割方法

针对舰船红外图像分割中的低对比度、边缘模糊和目标灰度不均匀问题, 提出了基于图割和模糊连接度的交互式图像分割方法. 交互方式为矩形笔刷, 选择目标和背景种子点. 分割方法为基于图割的图像分割方法, 引入模糊连接度来计算图割的似然能, 给出了模糊连接度权重的自动确定方法, 提出了基于直方图分解的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)成分个数和参数估计方法. 仿真结果表明, 新方法可实现各种复杂环境下舰船红外图像目标的有效分割.     

基于图割的图像分割方法及其新进展

鉴于图割的理论意义和实际应用价值,系统综述了基于图割的图像分割方法. 首先,深入分析了基于图割的图像分割方法的基本原理,主要从定性和定量角度剖析了图割与能量函数最小化之间的关系, 然后,概括了基于图割的图像分割方法的基本步骤,包括能量函数的设计、图的构造和最小割/最大流方法, 其次,系统梳理和评述了基于图割的图像分割方法的国内外研究现状,最后,指出了基于图割的图像分割方法的发展方向.     

多星形先验和图割的遥感影像交互式分割

针对遥感影像对多种地物进行分割时分割结果不够精确、适用性较差、效率较低的问题,提出了一种使用多星形先验与图割算法相结合的方法,实现遥感影像各类地物高效分割。算法利用均值漂移算法进行预分割,在图割算法中引入多星形先验信息,并基于前景背景交替迭代思想,实现多种地物一次分割。通过引入多星形先验,利用形状信息提高分割的准确性;利用一次交互获取多种地物的种子点,通过前景与背景种子点的交替迭代,改进图割理论的前景背景分割,提高分割效率。定量分析与实验结果表明:该算法对分割人工建筑区、植被、道路及水系更具准确性、高效性及普适性。