基于Gabor变换的GrabCut纹理图像分割

发布时间：2018-07-04 20:04

  本文选题：Gabor小波 + 纹理特征　； 参考：《控制与决策》2016年01期

【摘要】：多数自然图像都包含纹理信息,它相对颜色特征而言具有描述方向性与尺度差异的特性.因此,可以利用半交互式的GrabCut的图像分割方式对图像前景区域与背景区域进行有效的分割,通过建立前景和背景所对应的高斯混合模型(GMM),结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,并利用前景和背景的KL测度,自适应地终止分割过程.实验对比分析表明,所提出的方法对于合成纹理图像与自然纹理图像具有较好的整体分割效果及较高的分割准确率.
[Abstract]:Most natural images contain texture information, which describes the difference between orientation and scale in terms of color features. Therefore, the semi-interactive GrabCut image segmentation method can be used to effectively segment the foreground region and background area of the image. By establishing the Gao Si hybrid model corresponding to the foreground and background, and combining the image segmentation method with the maximum flow and minimum cut, the global optimization is realized, and the segmentation process is self-adaptively terminated by using the KL measure of the foreground and background. The experimental results show that the proposed method has good global segmentation effect and high segmentation accuracy for synthetic texture images and natural texture images.
【作者单位】： 南京审计学院工学院;南京理工大学计算机科学与工程学院;南京邮电大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272077,61473157) 江苏省高校自然科学研究面上项目(13KJB520013,15KJB520018) 江苏省科技厅自然科学基金项目(BK2012473)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2097243