基于GrabCut改进的图像分割算法

针对GrabCut算法对于局部噪声敏感、耗时且提取边缘不理想等缺点,提出一种基于GrabCut改进的图像分割新算法。采用多尺度分水岭对梯度图像平滑去噪;对新梯度图像再次进行分水岭运算,不仅增强了图像的边缘点,还减少了后续处理的计算量;再用熵惩罚因子优化分割能量函数,抑制了目标信息的损失。实验结果表明,所提算法同传统算法的分割结果相比较,降低了错误率,增大了Kappa系数,提高了运行效率,并且,提取的边缘也更完整、平滑,适用于不同类型的图像分割。