一种结合视觉显著性的GrabCut图像分割方法

摘要

结合显著区域检测技术和GrabCut算法,提出了一种新的图像分割方法.首先,计算融合中心知识和目标紧致度的多尺度区域对比度,通过Harris特征信息和贝叶斯模型进一步提高显著性,得到更加精确的前景检测模型;然后,对显著图进行分割获得目标的粗略位置,将位置信息用于GrabCut算法初始化,并在GrabCut初始化建模中引入显著值权重;最后,结合形态学运算改进分割的目标.实验结果表明:该方法能够实现自动分割,并且取得了接近甚至优于一些GrabCut方法的结果.