基于GrabCut的改进分割算法
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： GrabCut k-means 图像增强
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文檔介紹： 针对GrabCut算法对于特征不明显、纹理复杂的图像分割效果不理想，且需要用户交互的问题，提出一种基于GrabCut的改进分割算法。首先，运用图像增强，对特征不明显的图像进行改善，提高图像质量；然后，利用YOLOv4网络对图像进行目标检测，获取前景目标所在矩形框位置，从而减少用户操作；其次，在高斯混合模型(GMM)中加入图像像素的位置信息和局部二值模式算子(LBP)提取的像素纹理特征信息，优化高斯混合模型参数，改进GrabCut算法，实现图像优化分割；最后，将分割图像掩膜与原始图像结合，得到原始图像。实验结果表明，对特征不明显、纹理信息复杂的图像，该算法分割效果更优。
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