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一种结合多种图像分割算法的实例分割方案
被引：10
作者：
詹琦梁
陈胜勇
胡海根
李小薪
周乾伟
机构：
[1] 浙江工业大学计算机科学与技术学院
来源：
关键词：
Mask RCNN;
GrabCut;
图像分割;
形态学;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
针对目前在对图像中的物体进行分割时存在的分割精度不高,分割后物体缺失严重,边缘不清晰等问题,提出了一种结合多种图像分割算法的实例分割方案.该方案首先通过具有实例分割功能的Mask RCNN算法对输入的图像进行初步的分割,得到初始掩膜.再通过SLIC超像素分割算法对原图进行超像素分割得到超像素块,结合超像素块对初始掩膜的边缘进行扩展,结合扩展后的掩膜和初始掩膜进行形态学操作得到GrabCut算法分割的初始三元图,该图中明确指出了确定的前景、确定的背景和待分割区域,在此基础上用改进的GrabCut算法建立高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM),并反复迭代高斯混合模型参数,最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果.实验结果表明,本文所提出的图像分割方案,分割效果在直观上能保证物体的完整性,基本能够将物体的所有信息都分割出来.与其他的分割算法进行比较,本文方案在分割精度上平均提高了约6. 9%,同时具有很好的视觉效果.
引用
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页码：837 / 842
页数：6
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