文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.10.007
引用格式： 王茜，何小海，吳曉紅，等. 基于GrabCut的改進(jìn)分割算法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2021，40(10)：43-47，52.
0 引言
圖像分割是圖像處理的重要手段之一[1]，是將圖像分為不同的區(qū)域，區(qū)域內(nèi)具有一定的相似性，不同區(qū)域之間的特征差異較為明顯。2001年，Boykov等[2]提出GraphCut算法，用戶在待分割圖像背景和前景上畫(huà)線，指明少量前景像素和背景像素，算法建立s-t圖，利用最小割最大流實(shí)現(xiàn)圖像分割。GraphCut算法采用灰度直方圖，無(wú)法分割彩色圖像。針對(duì)該問(wèn)題，Rother等[3]提出GrabCut算法，用戶用矩形框標(biāo)記前景位置，通過(guò)k-means將像素聚類(lèi)為k類(lèi)，初始化k個(gè)GMM模型，構(gòu)建能量函數(shù)并利用該函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分割。由于GrabCut算法操作簡(jiǎn)單，分割精度較高而被廣泛關(guān)注和應(yīng)用，國(guó)內(nèi)外的許多學(xué)者對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn)。周良芬等[4]采用二次分水嶺對(duì)梯度圖像做預(yù)處理，增強(qiáng)圖像邊緣點(diǎn)，再利用熵的特性優(yōu)化能量分割函數(shù)，提高圖像分割精度，但是增加了算法的復(fù)雜程度。董茜等[5]通過(guò)SLIC超像素算法對(duì)圖像進(jìn)行分割，利用分割的超像素圖建立加權(quán)圖，減少節(jié)點(diǎn)數(shù)，提高分割效率，但傳統(tǒng)SLIC在紋理明顯處會(huì)出現(xiàn)不規(guī)則超像素塊。白雪冰等[6]將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)化到Lab空間，再利用SLICO算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，改善GMM模型參數(shù)，使分割不受背景凹凸紋理的干擾，可優(yōu)化分割，但是仍然存在少部分過(guò)分割的問(wèn)題。楊小鵬等[7]采用Faster R-CNN[8]減少用戶交互，融入圖像位置信息提高GrabCut分割效果，但對(duì)紋理復(fù)雜的圖像分割效果無(wú)明顯改善。劉靜等[9]針對(duì)背景復(fù)雜、細(xì)節(jié)豐富的皮影提取問(wèn)題，采用相對(duì)總變差平滑的方法優(yōu)化GrabCut分割，由于算法具有交互性，主觀的選取會(huì)影響分割結(jié)果。詹琦梁等[10]利用Mask RCNN算法對(duì)待分割圖像進(jìn)行初步分割，再結(jié)合SLIC超像素分割得到的超像素塊，獲得初始三元圖，最后利用GrabCut算法對(duì)其進(jìn)行分割，客觀上提高了分割精確度，卻消耗了更多的運(yùn)行時(shí)間。
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作者信息：
王 茜，何小海，吳曉紅，吳小強(qiáng)，滕奇志
(四川大學(xué) 電子信息學(xué)院 圖像信息研究所，四川 成都610065)