【摘 要】
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针对目前复杂度较大的图像中目标分割速度较慢、显著性边界分割不明确等问题,提出了一种融合改进的FT(Frequency-tuned)显著性检测与Grabcut的图像分割算法。该算法首先通过
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,天津市电子材料与器件重点实验室
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(E2016202341);河北省高等学校科学技术研究项目(BJ2014013)
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针对目前复杂度较大的图像中目标分割速度较慢、显著性边界分割不明确等问题,提出了一种融合改进的FT(Frequency-tuned)显著性检测与Grabcut的图像分割算法。该算法首先通过改进基于频率调谐的FT显著性检测方法得到图像中显著性较高的区域,并利用SLIC(SimpleLinearIterativeClustering)算法对显著图进行预处理得到超像素图,能够有效改善边界的分割效果,然后通过以图论GraphCut算法为基础改进的Grabcut算法建立高斯混合模型。为了提高算法效率,通过聚类以超像素
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