基于快速收敛Grabcut的目标提取算法  

Object abstraction algorithm with fast Grabcut

作　　者：丁红[1] 张晓峰[1] 

机构地区：[1]南通大学计算机科学与技术学院,江苏南通226019

出　　处：《计算机工程与设计》2012年第4期1477-1481,共5页Computer Engineering and Design

基　　金：南通市应用研究计划基金项目(K2010053);南通大学校级自然科学基金项目(09Z025)

摘　　要：为了加快Grabcut算法的收敛速度,提出了一种降低原图像分辨率以加快收敛速度的算法。该方法将原始图像的分辨率降低,在缩小图像上迭代Grabcut算法,使得收敛速度得到极大地加快。将收敛获得的目标区域作为原始图像初始值,并再次使用Grabcut算法,从而获得了目标的细节信息。从理论上证明了在降低分辨率图像上使用Grabcut算法,其Gibbs能量单调递减方向与在原图像上一致。同时实验结果表明了该算法收敛速度快,且目标提取的效果和原始的Grabcut算法相当。To accelerate the Grabcut algorithm, a modified Grabcut algorithm is presented by using resolution reduction prepro- cessing. The proposed method reduces the size of original images and applies Grabcut on it. The preprocessing needs less time and converges much faster. In order to get accurate details, the algorithm applies the last Grabcut iteration on original images. Whether Grabcut is applied on a lower resolution image or an original image, it is proved that their Gibbs energies decrease at the same time. Experimental results show it is a feasible method to accelerate the Grabcut algorithm.

关 键 词：目标提取 Grabcut算法 Gibbs能量 maxflow算法 GMM模型 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]