GrabCut彩色图像分割算法的研究

基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法
GrabCut是一种常见的图像分割方法，它基于图像中前景物体和背景的高斯混合模型
进行分割。

但是，由于GrabCut只能在明显区分前景和背景的图像中很好地工作，因此在
一些图像中会出现较差的结果。

在这些情况下，可以使用目标轮廓增强的方法来提高GrabCut的效果。

目标轮廓增强的GrabCut分割方法的思路是，通过增强图像中目标轮廓的亮度和对比度，使GrabCut能够更好地分辨前景和背景。

具体做法如下：
首先，使用边缘检测算法（如Sobel算法）来检测图像中目标的轮廓，并将轮廓部分
提取出来。

然后，利用一个窗口（如3x3的矩形窗口）对轮廓部分进行局部直方图均衡化。

这样可以提高轮廓的亮度和对比度，使其更加明显。

接下来，将增强后的轮廓作为先验信息输入到GrabCut方法中。

具体地，将轮廓内部
的像素标记为前景，轮廓外部的像素标记为背景，未标记的像素则通过GrabCut进行迭代
分割。

这样，在分割过程中，GrabCut可以更好地考虑目标轮廓的位置和形状，从而得到
更准确的前景和背景分割结果。

最后，使用形态学处理方法对分割结果进行后处理，去除噪声和空洞等不必要的部分，得到最终的分割结果。

目标轮廓增强的GrabCut分割方法在实验中取得了较好的效果。

与传统的GrabCut方
法相比，增强后的方法在处理模糊不清、光照不均等情况下的图像时，能够得到更准确的
分割结果。

同时，该方法的计算复杂度较低，能够在实时应用中得到广泛应用。

结合颜色空间变换与GrabCut的超声相控阵图像分割王凯;曹晓杰【摘要】为实现工业故障诊断的自动化,应先解决超声相控阵无损检测图像的目标分割问题.为此提出一种结合颜色空间变换与GrabCut算法的超声相控阵图像分割方法.该方法改进了传统的GrabCut算法,通过自适应直方图均衡化对超声相控阵图像进行增强,然后结合颜色空间变换和GrabCut算法对目标进行交互式图像分割得到图像目标分割结果.实验表明,与传统GrabCut算法相比,本文所提方法能够更加精确分割出图像中目标,并能克服背景噪声,保留目标图像细节.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2019(009)004【总页数】4页(P170-172,176)【关键词】超声相控阵;HSV颜色空间;GrabCut算法;图像分割【作者】王凯;曹晓杰【作者单位】上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620;上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言超声相控阵是无损检测领域的一个重要分支。

与其它检测方法相比，超声相控阵具有检测速度快、适用性好、穿透性强、操作安全等优点，是目前获得广泛应用的无损检测方法之一[1-2]。

超声相控阵图像分割对于后续处理有着非常重要的影响，常用的图像分割方法如下:基于阈值的分割，例如Otsu方法[3]、基于边缘的分割，如Canny算子分割[4]、基于区域的分割，例如Watershed Algorithm[5]和基于水平集的分割，如CV模型[6]。

但是由于超声相控阵图像中含有散斑噪声，故上述方法都不适用于超声相控阵NDT图像的图像分割。

本文以超声相控阵无损检测原始图像为研究对象，提出一种结合颜色空间变换与GrabCut的超声相控阵图像分割方法。

研究中，将运用自适应直方图均衡化实现超声相控阵图像的增强，然后结合颜色空间变换和 GrabCut 算法对目标进行交互式图像分割，以避免复杂环境背景带来的影响，解决传统 GrabCut 算法对局部噪声敏感而导致提取边缘效果不好的不足，从而为后续工业故障诊断的自动化提供技术基础[7]。

基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法GrabCut是一种基于图割（Graph Cuts）的图像分割方法，其主要思想是通过对图像进行分割，将前景和背景分离出来。

在实际应用中，GrabCut方法可能会面临一些挑战，例如目标的轮廓不明显、前景和背景的颜色分布相似等问题。

为了解决这些问题，一种基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法被提出。

在这个方法中，首先需要用户选定图像中的一个目标，并用一个矩形框将其包围起来。

然后，通过计算矩形框内的像素的颜色和纹理信息，可以得到一个初始的前景和背景模型。

接下来，通过迭代的方式对图像进行分割，将未知像素分为前景和背景两部分。

与传统的GrabCut方法不同的是，在每次迭代中，目标轮廓的信息被用来增强分割效果。

具体来说，目标轮廓的精确度可以通过先验知识进行修正，例如目标的形状和纹理信息。

这样可以增加目标轮廓的清晰度，从而提高图像分割的准确性。

为了实现目标轮廓增强，可以使用边缘检测算法，例如Canny算子。

通过对输入图像进行边缘检测，可以得到目标的大致轮廓。

然后，根据轮廓的位置和形状信息，可以进一步优化目标的模型参数。

这样，在下一次迭代中，分割的结果中目标的轮廓更加清晰，分割的效果也更加准确。

还可以使用图像增强算法来提高目标轮廓的质量。

可以使用直方图均衡化方法来增强图像的对比度，使目标的轮廓更加明显。

可以使用边缘增强算法来增强目标边缘的锐度，进一步改善目标的轮廓。

基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法通过利用目标轮廓的信息，提高了图像分割的准确性和鲁棒性。

这种方法可以在各种图像分割应用中发挥重要的作用，例如目标识别、智能图像编辑等。

希望通过进一步的研究和改进，能够进一步提高基于GrabCut的图像分割方法的性能。

基于超像素的Grabcut彩色图像分割辛月兰【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2013(023)007【摘要】To overcome the disadvantage of time load for the image segmentation that set up the graph model in pixels,a Grabcut color image segmentation method which is based on the super pixels is proposed in this paper.Firstly,users can calibrate a rectangular box in the target zone manually,then split the'image into small areas of the similar color (super pixels) with the watershed algorithm two times.Set up the graph model using the super pixels as the graph nodes.In order to estimate the value of GMM,use the mean of the super pixels' color value to represent the all pixels in the same area.Finally,get the minimum value of the Gibbs energy with the minimum cut algorithm to achieve the optimal segmentation.Experimental results demonstrate that the new algorithm uses the little super pixels instead of the huge number of pixels.The algorithm achieves the excellent segmentation result in short runtime,speeds up the pace of segmentation,enhances the efficiency of the algorithm.%针对以像素为节点建立图模型进行图像分割耗时的特点,文中提出了一种基于超像素的Grabcut彩色图像分割方法.首先用户在目标所在区域手动标定一个矩形框;然后用两次分水岭算法将图像过分割成区域内颜色相似的小区域(超像素),用分割得到的超像素作为图的结点构建图模型;以每个超像素的颜色均值代表所在分块的全部像素点估计GMM(高斯混合模型)参数;最后用最小割算法求得吉布斯能量的最小值达到最优分割.实验结果表明,该算法以极少数超像素代替海量像素,在得到较好分割结果的同时,极大地缩短了运行时间,加快了分割速度,提高了效率.【总页数】5页(P48-51,56)【作者】辛月兰【作者单位】陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710062;青海师范大学物理系,青海西宁810008【正文语种】中文【中图分类】TP31【相关文献】1.基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法 [J], 刘汉强;赵静2.基于测地线的超像素谱聚类彩色图像分割 [J], 陈莹兰;陈秀宏3.基于超像素的互惠最近邻聚类彩色图像分割 [J], 罗学刚;吕俊瑞;王华军;黄伟4.基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法 [J], 王向阳;陈亮;王倩;王雪冰;杨红颖5.基于超像素和最近邻图合并的彩色图像分割 [J], 杜伟杰;于晋伟;杨卫华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Grab cut及其改进算法研究作者：黄玲玲来源：《软件导刊》2015年第05期摘要：Grab cut是一种基于Graph cuts算法原理改进而来的交互式分割算法，很多情况下有着很好的分割效果，但是在图片的背景与前景具有很高相似度时，分割效果很不理想。

随着数码技术的发展，人们需要处理的图像越来越多，对如何提高算法的分割效果、执行效率及改善交互方式的研究具有深远意义。

对Grab cut算法以及在HSV颜色空间下的Grab cut算法和自适应Grab cut算法进行了研究。

关键词：Grab cut； HSV颜色空间；自适应Grab cut中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2015）005-0065-03作者简介：黄玲玲（1990-），女，四川广安人，西南交通大学信息科学与技术学院硕士研究生，研究方向为数字图像处理。

0 引言图割算法是目前广泛使用的交互式图像分割算法之一，该方法将图像分割过程转化为求解包含区域信息和边界信息的能量函数最小化过程。

基于该理论提出的分割算法包括：交互式Graph cut算法[1]、Grab cut 算法[2]、Lazy snapping算法[3]等。

图割算法摒弃了传统的自然图像抠图技术中的三分图输入，将自然图像抠图问题转换成下面两个问题：①找出自然图像中前景与背景之间的边界，也就是把需要抠图的自然图像分割成前景部分和背景部分；②根据上一个问题中得到的分割信息，对前景的边缘部分进行细化，从而达到自然图像抠图的目的。

Grab cut算法与其它图割算法相比，交互方式简单且分割效果好，在图像分割、图像识别等领域被广泛运用。

但是该算法对于前景和背景具有很高相似度的图片分割效果不理想，同时由于GMM模型的迭代求解过程复杂，使得算法时间花销大。

随着数码技术的发展，人们需要处理的图像越来越多，对于交互方式更为简洁的需求也越来越大，因此很多学者对进一步改善Grab cut算法的分割效果、效率和交互方式进行了研究，其中有代表性的是Priyaka和Anurag[4]等提出的基于HSV颜色空间的Grab cut算法，以及Kang[5]等提出的基于格网掩码和均值漂移的Grab cut算法。

基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法
GrabCut是一种流行的图像分割方法，它已被广泛使用于图像处理和计算机视觉中。

GrabCut基于迭代的方式不断地修改初始的前景和背景的区域，以实现对目标物体的精准分割。

然而，由于各种因素的影响（如噪声、背景复杂度等），GrabCut分割结果往往不够满意。

为此，本文提出一种基于目标轮廓增强的GrabCut图像分割方法。

本文的方法中，首先将原图像进行灰度处理，然后用边缘检测算法提取目标物体的轮廓。

接着，利用快速中值滤波算法对轮廓进行平滑处理，以减小一些局部噪声对分割结果的影响。

然后将平滑后的轮廓作为GrabCut算法的约束输入，即强制算法将前景和背景分割固定在轮廓线的内部和外部，避免过度的扩散和缩小。

在本方法中，我们采用最小割算法来实现GrabCut。

此外，我们还引入了加权功能，给出了一种更有效的方式，在优化过程中对约束进行有效地处理。

我们的方法能够更好地处理噪声和背景的复杂性，提高分割的结果。

我们将本文方法与传统的GrabCut方法进行了比较，实验结果显示，我们的方法能够达到更好的分割效果。

本文方法具有广泛的应用前景，可以应用于医学图像分割（如CT影像）、工业生产（如检测产品的缺陷区域）以及人脸识别等多个领域。

总之，本文提出了一种改进的GrabCut 算法，使分割结果更加精确。

今后，我们会继续对该算法进行改进和优化，以满足不同场景下的需求。

一、介绍OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中包括了许多用于图像处理和计算机视觉任务的功能。

其中，grabCut是一种强大的图像分割算法，常用于将图像分割成前景和背景。

在本文中，我们将介绍grabCut的用法，包括它的基本原理、使用方法和示例应用。

二、grabCut的基本原理grabCut是一种基于图像分割的算法，它基于图像的颜色和纹理信息来对图像进行分割，将图像中的前景和背景分离开来。

其基本原理是通过用户提供的前景和背景的初始标记，利用图像的颜色和纹理信息来不断迭代地调整前景和背景的边界，最终实现图像的分割。

三、grabCut的使用方法1. 导入OpenCV库要使用grabCut算法，首先需要导入OpenCV库。

在Python中，可以使用以下语句导入OpenCV库：import cv22. 读取图像接下来，需要读取需要进行分割的图像。

可以使用OpenCV提供的imread函数来读取图像文件：img = cv2.imread('input.jpg')3. 初始化mask初始化一个与原始图像大小相同的掩模（mask），用于标记前景和背景。

可以使用numpy库来创建一个与原始图像相同大小的数组，并将其初始化为0：mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)4. 确定矩形区域在使用grabCut算法之前，需要指定一个矩形区域，用于标记前景和背景。

可以使用以下语句来指定矩形区域的位置：rect = (50,50,450,290)5. 运行grabCut算法接下来，可以使用grabCut算法对图像进行分割。

可以使用以下语句来调用grabCut算法：bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_ WITH_RECT)6. 标记前景和背景在运行grabCut算法之后，可以通过标记前景和背景来进一步调整分割结果。