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公开(公告)号：CN111275723A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010099381.9
申请日：2020-02-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Grab Cut算法的图像分割方法，该方法包括：采集待处理图像，形成图像数据集，并各个图像进行预处理；对预处理后的图像采用Graph Cut算法统计出对应图像中每个像素的标签值，并将目标前景用矩形框圈出，统计矩形框中标签的种类和每个标签对应像素点的数量；根据所述标签对应像素点的数量计算所述矩形框中每种标签的像素占整幅图像属于该种标签的像素比例，根据设置的双阈值确定矩形中标签的种类，进而得到掩膜图像信息；利用生成的掩膜图像，进行Grab Cut迭代分割，完成图像分割。本发明采用改进Grab Cut算法，可以有效的减少过分割以及欠分割缺陷的发生，提高图像分割的精确度。
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公开(公告)号：CN111275723B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010099381.9
申请日：2020-02-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Grab Cut算法的图像分割方法，该方法包括：采集待处理图像，形成图像数据集，并各个图像进行预处理；对预处理后的图像采用Graph Cut算法统计出对应图像中每个像素的标签值，并将目标前景用矩形框圈出，统计矩形框中标签的种类和每个标签对应像素点的数量；根据所述标签对应像素点的数量计算所述矩形框中每种标签的像素占整幅图像属于该种标签的像素比例，根据设置的双阈值确定矩形中标签的种类，进而得到掩膜图像信息；利用生成的掩膜图像，进行Grab Cut迭代分割，完成图像分割。本发明采用改进Grab Cut算法，可以有效的减少过分割以及欠分割缺陷的发生，提高图像分割的精确度。
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