| 基于GrabCut的改進分割算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>813 K | |
| 標簽： GrabCut k-means 圖像增強 | |
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| 文檔介紹： 針對GrabCut算法對于特征不明顯、紋理復雜的圖像分割效果不理想，且需要用戶交互的問題，提出一種基于GrabCut的改進分割算法。首先，運用圖像增強，對特征不明顯的圖像進行改善，提高圖像質量；然后，利用YOLOv4網絡對圖像進行目標檢測，獲取前景目標所在矩形框位置，從而減少用戶操作；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，優化高斯混合模型參數，改進GrabCut算法，實現圖像優化分割；最后，將分割圖像掩膜與原始圖像結合，得到原始圖像。實驗結果表明，對特征不明顯、紋理信息復雜的圖像，該算法分割效果更優。 | |
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