本文選題：Gabor小波 + 紋理特征��； 參考：《控制與決策》2016年01期

【摘要】：多數(shù)自然圖像都包含紋理信息,它相對顏色特征而言具有描述方向性與尺度差異的特性.因此,可以利用半交互式的GrabCut的圖像分割方式對圖像前景區(qū)域與背景區(qū)域進行有效的分割,通過建立前景和背景所對應(yīng)的高斯混合模型(GMM),結(jié)合最大流最小割的圖像分割方式實現(xiàn)全局優(yōu)化,并利用前景和背景的KL測度,自適應(yīng)地終止分割過程.實驗對比分析表明,所提出的方法對于合成紋理圖像與自然紋理圖像具有較好的整體分割效果及較高的分割準確率.
[Abstract]:Most natural images contain texture information, which describes the difference between orientation and scale in terms of color features. Therefore, the semi-interactive GrabCut image segmentation method can be used to effectively segment the foreground region and background area of the image. By establishing the Gao Si hybrid model corresponding to the foreground and background, and combining the image segmentation method with the maximum flow and minimum cut, the global optimization is realized, and the segmentation process is self-adaptively terminated by using the KL measure of the foreground and background. The experimental results show that the proposed method has good global segmentation effect and high segmentation accuracy for synthetic texture images and natural texture images.
【作者單位】： 南京審計學院工學院;南京理工大學計算機科學與工程學院;南京郵電大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61272077,61473157) 江蘇省高校自然科學研究面上項目(13KJB520013,15KJB520018) 江蘇省科技廳自然科學基金項目(BK2012473)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2097243