结合颜色与纹理的JPEG图像快速分割

图割方法是图像分割中的有效方法,为改善JPEG图像的分割效果,提高分割效率,提出将图割理论与JPEG图像的DCT系数相结合的方法.该方法以基于图割理论的GrabCut算法为基础,采用其交互简单的特点,为克服GrabCut算法基于全部像素迭代估计参数而导致算法效率低下,对高分辨率JPEG图像分割实时性差的不足,利用JPEG图像中的DC系数生成DC图像(低频图像)作为迭代估计GMM参数的样本点,缩小问题处理的规模,提高分割效率,提取水平、垂直、对角方向的AC系数作为纹理特征,颜色与纹理相结合,改善分割效果.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了显著提高.     

结合小波变换与图像分割的快速目标提取

基于图割理论的GrabCut算法具有全局最优性和结合多种知识的统一性,但其基于全部像素点的参数估计以及为达到一定分割精度采取的迭代求解模式,使算法效率大大降低。以GrabCut算法为基础,通过小波变换将图像分解,用分解后低频图像的像素点作为GMM参数迭代估计的样本点,减小了问题规模。实验结果表明,算法的效率得到较大提高。     

基于分水岭变换和图割的彩色图像快速分割

基于图割理论的图像分割具有结合多种知识的统一图像分割框架,可获取全局最优解,但海量的像素级处理单元以及为达到一定分割精度而采用的迭代求解模式,导致算法分割效率不高。以GrabCut算法为基础,通过分水岭变换,将图像划分成区域内颜色相似的若干分块,以各个块内像素的RGB均值代表所在分块的全部像素点来估计高斯混合模型参数,使问题规模减小,算法效率得到提高。     

基于四叉树分解与图割的彩色图像快速分割

图割是一种基于图论的组合优化方法,基于图割的GrabCut是一种高效的前景提取算法。然而,GrabCut为达到一定分割精度,在高斯混合模型参数估计过程中多次迭代使用图割,这使得GrabCut在处理海量级图像数据时,耗时往往比较大。通过四叉树分解,可以将图像划分成区域内相似度高的若干分块,以构建精简的网络图,并用块内的RGB均值代替该块内的所有像素点的值进行高斯混合模型参数估计,从而减小问题规模,提高算法效率。实验结果表明了算法的可行性及有效性。     

基于多尺度分析与图割的快速图像分割算法*

以GrabCut算法为基础,引入多尺度分析方法,以塔式分解的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计GMM参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数,分割精度不减而效率显著提高。实验表明了算法的有效可行性。     

基于SLIC的改进GrabCut彩色图像快速分割

GrabCut算法用户交互量少且分割精度高,但它迭代使用GraphCuts的求解模式使得在处理高分辨率图像时,耗时巨大。提出了一种快速GrabCut算法,在高斯混合模型参数估计过程中,通过SLIC算法构建精简的GraphCuts模型以实现加速。通过SLIC算法将原始图像快速地预分割成具有确定边界且区域内相似度高的超像素图,并以此构建精简的网络图。以块内的RGB均值描述超像素特征进行高斯混合模型参数估计。为了提高分割精度,使用得到的GMM参数对原始图像进行分割。实验结果证明了该算法在时效和精度上都有很好的性能。     

基于权值优化与纹理特征的快速人脸分割算法

针对传统GrabCut在GMM迭代估计阶段仅单纯地考虑像素点的RGB彩色信息,当前景细节区域与它的周围区域颜色差异较大时容易发生分割错误,以及基于像素的运算导致分割效率不高的问题,提出一种结合权值优化与CS-LBP纹理特征的改进算法。该算法首先利用多尺度分水岭对图像进行预分割,构建区域邻接图,然后对每个区域进行颜色和纹理特征的提取,通过权值迭代优化算法使区域的数据项权值与周边分块区域的权值相关联,采用自适应参数将纹理约束项引入能量函数,并将改进算法应用于人脸图像分割,有效改善了分割效果。实验结果表明,本算法分割结果更加准确,效率更高。     

基于小波变换与图割的彩色图像分割方法

为提高图割算法的分割效率与质量并改善shrinking bias现象,提出将图割理论与小波变换相结合的方法.该方法利用小波变换多分辨率分析的特点,将变换中的低频子带图像作为估计GMM参数的训练样本进行多尺度迭代分割,提高算法效率,利用简单高效的CS_LBP纹理描述子提取高频子带图像中的纹理信息,将颜色与纹理特征相结合改善分割效果,并利用高频系数进行多尺度边缘检测,用于计算局部自适应的正则化参数,改善对细长边界的分割.实验结果表明,分割效果得到了改善,算法效率得到了提高.     

图像分割的自适应交互核图割模型

为了克服图割模型算法在实现图像分割时需要人为选定参数,以及图割模型可能会陷入局部最小值的不足,考虑到交互图割是一种灵活的全局最优算法,提出了基于EM方法的交互核图割算法。数据映射到核空间,构造了新的目标函数,这样可以更有效地解决分类分割问题;为了估计交互图割所需要的参数以及图割算法所需要的各种阈值,采用EM算法来估计这些参数,避免人为随机选取可能造成的不利影响,因而该方法是一种自适应的分割算法。实验结果表明,相对于交互图割算法,该算法分割合成图像时具有更低的误分率,处理光学等图像时,分割结果更准确,保留图像细节信息的能力更强。     

基于小波变换的GrabCut图像分割

研究 GrabCut 是以迭代能量优化算法为基础,以颜色和纹理为特征,从背景图像中提取出目标的图像分割算法。但该方法速度较慢,为了达到实时应用的目的,提出了一种基于小波变换的 GrabCut 图像分割方法。该方法首先对原始图像进行小波变换的图像压缩,使得原始图像的分辨率降低,然后在压缩后的图像上迭代GrabCut算法,最后将收敛获得的目标区域作为原始图像初始值,再次使用GrabCut算法在原始图像上进行迭代,从而提取出目标。实验结果证明该算法提高了图像目标的提取速度,并保持图像目标的特征基本不变。     

改进的GrabCut方法在舌诊系统中的应用

数字舌象图片的正确分割是实现计算机中医舌诊自动化系统的重要前提,为了高效而准确地分割出舌象,提出了一种基于四叉树与GrabCut的舌象分割方法.该方法首先利用四叉树分解对采集的舌象初分割,然后用相似区域的颜色均值优化GrabCut算法中高斯混合模型参数,最终完成舌象分割.实验结果表明：该算法使得舌象分割效率大大提高,具有很好的实用性.     

融合显著性分析与图割的姿态无关服装区域分割算法

提出了一种针对多姿态人的服装区域分割算法,通过融合显著性分析和图割方法有效地提高了服装区域分割的性能.首先,提出一种基于滑动窗口的视觉显著性区域分析方法,计算前景?背景种子区域初始定位,实现种子区域定位的姿态无关性;然后,通过基于图的分割方法对初始种子区域进行矫正;最后,通过将种子区域作为输入的迭代图割方法——GrabCut获得服装区域分割.实验结果表明,文中算法具有较好的分割性能,具有应用前景.     

基于图割的低景深图像自动分割

结合图割算法,提出了一种针对低景深(Depth of field, DOF)图像的自动分割模型.首先,通过改进的点锐度算法得到图像的点锐度图, 并结合图像的颜色特征,得到一个四维的特征向量.其次, 通过对图像点锐度图强边缘的计算,利用图像清晰部分边缘较连续, 模糊部分边缘较弱、连续性较差的特点得到图像初步的前景/背景区域. 然后,对前景/背景的颜色和点锐度特征进行高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)建模,结合全局、局部自适应的λ值,对图割算法的Shrinking bias 现象进行改善.最后,通过迭代的图割算法对前景/背景区域进行修正. 实验结果表明,该模型鲁棒性较高,分割结果更加精确.     

结合伪彩色与上下文感知的肺癌PET图像分割算法

由于肺癌PET成像质量较低且待分割区域边界没有明显的灰度差,使得基于颜色特征的图像分割算法不能做到有效分割。本文提出了结合伪彩色与上下文感知的肺癌PET图像分割算法。首先,将原始的肺癌PET图像根据彩色查找表生成对应的伪彩图;然后,使用改进的上下文感知模型获得伪彩图对应的显著图,并采用大津法对显著图进行二值化处理,初始化显著图的分割区域;最后,使用改进的GrabCut算法迭代分割图像。算法应用于肺癌的PET图像分割。实验结果表明,本文算法有效提升肺癌PET图像的分割效率、提升分割精度,取消GrabCut算法、Snake算法的用户操作,实现图像分割自动化,具有较高的可靠性、执行效率、以及实际应用价值。