基于GrabCut的改進(jìn)分割算法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：813 K
標(biāo)簽： GrabCut k-means 圖像增強(qiáng)
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文檔介紹： 針對(duì)GrabCut算法對(duì)于特征不明顯、紋理復(fù)雜的圖像分割效果不理想，且需要用戶(hù)交互的問(wèn)題，提出一種基于GrabCut的改進(jìn)分割算法。首先，運(yùn)用圖像增強(qiáng)，對(duì)特征不明顯的圖像進(jìn)行改善，提高圖像質(zhì)量；然后，利用YOLOv4網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，獲取前景目標(biāo)所在矩形框位置，從而減少用戶(hù)操作；其次，在高斯混合模型(GMM)中加入圖像像素的位置信息和局部二值模式算子(LBP)提取的像素紋理特征信息，優(yōu)化高斯混合模型參數(shù)，改進(jìn)GrabCut算法，實(shí)現(xiàn)圖像優(yōu)化分割；最后，將分割圖像掩膜與原始圖像結(jié)合，得到原始圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)特征不明顯、紋理信息復(fù)雜的圖像，該算法分割效果更優(yōu)。
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