基于图切割的图像自动分割方法

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1、第24卷第5期模式识别与人工智能Vo1．24No．52011年1O月PR＆AI0ct2011基于图切割的图像自动分割方法郭宝龙侯叶(西安电子科技大学机电工程学院ICIE研究所西安710071)摘要针对图切割在图像分割中的研究主要集中于交互式图像分割，提出一种基于图切割，对彩色图像和灰度图像均可进行自动分割的方法．通过对图像进行初始化，建立能量函数的数据项、光滑项，图切割求解及迭代执行等步骤自动实现图像的分割，既无需用户人工交互进行约束，也无需对图像建模及对数据分布进行估计，可以较快速度获得良好的分割结果．通过实验对彩色图

2、像和灰度图像进行自动分割，实验结果验证该方法的有效性．关键词图像处理，图像分割，图切割中图法分类号TP391AutomaticImageSegmentationMethodBasedonGraphCutsGUOBao—Long，HOUYe(InstituteofICIE，SchoolofElectronical&MechanicalEngineering，XidianUniversity，n710071)ABSTRACTAimingatgraphcutsmajoringininteractiveimagesegmenta

3、tion，anautomaticimagesegmentationmethodbasedongraphcutsisproposed．Itcanbeusedinbothsegmentingcolorimagesandsegmentinggrayimages．Inthismethod，thedataitemandthesmoothitemoftheenergyfunctionareestablishedafterinitialization．Theenergyfunctionissolvedbygraphcuts．These

4、riesofstepsareimplementediterativelyuntilcertainconditionismet．Themethoddoesnotneedtomakeanyconstraints，buildimagemodelorestimatedatadistribution．Itobtainsgoodsegmentationresultrapidly．Grayimagesandcolorimagesaresegmentedbyexperiments．Theexperimentalresultsshowth

5、attheproposedapproachisfavorable．KeyWordsImageProcessing，ImageSegmentation，GraphCuts1引言为止，还没有一种通用的分割方法．图像分割的方法很多，对其分类也多种多样．以其本身用到的技术进图像分割是图像处理中一项重要技术，得到人行分类，图像分割方法可分为基于阈值的方法、基于们广泛的研究和应用．由于其本身的复杂性，到目前数学形态学的方法、基于神经网络的方法、基于模糊国家自然科学基金资助项目(No．60802077)收稿日期：2010—09—26；

6、修回日期：2011—02—14作者简介郭宝龙，男，1962年生，教授，博士生导师，主要研究方向为模式识别与智能系统、图像处理等．E-mail：blguo@xidian．edu．cn．侯叶，女，1969年生，博士研究生，副教授，研究方向为智能控制、图像处理．E．mail：abcdef4568@163．con．模式识别与人工智能如图1(a)是一个简单的3x3网络，(b)是对应可获取二元最优解，且本文算法基于区域的信息进于(a)的一个切割．图切割将所有点集划分为两部行分割，在计算中不依赖于图像的梯度信息，因此本分：s，，其中．

7、s+T=V，s∈S，t∈图的最，J、害0文方法可对初始闭合轮廓曲线随意设置．首先进行满足粗分割，然后通过迭代的方式完成最终的分割，初始曲线在图像中的位置不会对图像最终的分割结果造mincut(A，B)：∑w(v，)，(2)vi∈，E成影响．即两个点集间具有最小的类似性．3基于图切割的图像自动分割要采用图切割对图像自动分割，需要做的工作如下：图2初始化示意图1)根据图像自动分割问题建立数据项；Fig．2Sketchmapforinitialization2)根据分割问题建立光滑项；3)根据数据项和光滑项建立能量函数，并对能

8、例如，设输入待分割图像的行数为r，列数为c，量函数图切割求解；以被分割图像的中心为圆心，以rain(r／6，c／6)为半4)获得图像分割的结果．径，在待分割图像上构成一闭合轮廓曲线c作为初在这些工作中，关键的任务是建立数据项和光始化曲线．滑项．3．2建立能量函数的数据项由于目前在基于图切割对图像进行分割的研究建立能量