图像分割技术是图像处理领域的一个热点研究内容,具有重要的作用和意义。它在对图像后续的处理,如:目标分析、模式识别等,不仅提供了必要基础而且在一定程度上影响了后续工作的处理效果。自然图像作为信息表达、传递和沟通的重要手段,近年来受到了越来越多的使用和重视。但是,由于自然图像的复杂性与多样性导致了目前仍没有一种图像分割方法对所有的自然图像都适用。因此,在图像分割领域提高图像的分割效率和分割效果是目前亟待解决的一个问题。本文以自然图像为研究对象,主要研究了基于Grab Cut的单张自然图像分割方法以及序列图像的自动分割方法。在单张图像分割方面,首先在GrabCut算法的时间效率上进行了改进,提出了一种针对小目标图像分割的方法,通过提取图像中的有效区域进行分割,从而避免在大量背景像素点上浪费的时间,在不牺牲精度的情况下,提高了算法的运行效率。然后,本文改进了能量函数中的边界惩罚项,使边界与区域的间的差异性变得更加明显,从而提升了图像的分割效果。接着本文引入引导滤波,将改进的Grab Cut算法结合引导滤波对分割结果的边缘部分再次进行优化,从而进一步提升图像的分割精度。在序列图像的分割方面,本文提出一种自动分割方法,只需用户标记第一张自然图像,首先使用改进后的GrabCut算法分割出第一张图像的目标前景。通过扩展前一张图像的分割结果确定后一张图像的大致目标位置,通过腐蚀前一张图像的分割结果标记后一张图像的目标前景,然后使用改进的GrabCut分割算法对图像进行分割得到当前图像的分割结果。循环上述过程便可自动分割出所有的序列图像。通过自然图像的分割实验结果可以证明:本文中提出的基于Grab Cut的改进算法,在对小目标进行分割时,能够较快的分割出目标前景。而且针对比较复杂和细致的自然图像,改进算法对图像的边缘和细节处的分割都得到了较好的效果。另外,针对序列图像的自动分割算法分割出来的结果也能达到手动分割的效果,减少了分割过程的交互操作节省了人力物力。因此,本文中提出的方法在图像分割的实际应用中,具有较好效果,而且有着一定的稳定性和实用价值。