结合CS-LBP纹理特征的快速图割算法

被引：9

作者：

刘毅 ^{[1
,2
]}

黄兵 ^{[2
]}

孙怀江 ^{[1
]}

夏德深 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 南京审计学院信息与科学学院

来源：

计算机科学 | 2013年 / 40卷 / 05期

关键词：

图割; GrabCut; 均值漂移; 累积直方图; 中心对称局部二值模式;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

图割算法是目前最有效的交互式图像分割方法之一。针对当前景和背景颜色相似时容易发生分割错误并产生shrinking bias现象,以及基于像素的计算导致交互效率不高的问题,提出一种结合纹理特征的改进算法。该算法首先利用Mean Shift算法对图像进行预分割,构建区域邻接图,然后用累计直方图、CS-LBP纹理描述子对每个区域进行颜色和纹理特征的提取,通过在能量函数中引入纹理约束项以及局部自适应的正则化参数,有效改善了分割效果和shrinking bias现象。实验结果表明,本算法交互效率得到了提高,分割结果更加精确。

引用

页码：300 / 302+314 +314

页数：4

共 6 条

[1] 基于图割与均值漂移算法的脊椎骨自动分割 [J].

刘技 ;

康晓东 ;

贾富仓 .

计算机应用, 2011, 31 (03) :760-762

[2]

基于高斯超像素的快速Graph Cuts图像分割方法[J]. 韩守东,赵勇,陶文兵,桑农.自动化学报. 2011(01)

[3] 基于分水岭变换和图割的彩色图像快速分割 [J].

徐秋平 ;

郭敏 ;

王亚荣 .

计算机工程, 2009, 35 (19) :210-212+215

[4]

Image segmentation by iterated region merging with localized graph cuts[J] . Bo Peng,Lei Zhang,David Zhang,Jian Yang.Pattern Recognition . 2011 (10)

[5] Graph cuts and efficient N-D image segmentation [J].

Boykov, Yuri ;

Funka-Lea, Gareth .

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2006, 70 (02) :109-131

[6]

Similarity of Color Images .2 Stricker M,Orengo M. Proceedings of the SPIE Conference on storage and retrieval for image and video database III . 1995

← 1 →