检索结果-内蒙古大学图书馆

舰船科学技术 2022年第20期44卷 165-168页

作者：苏立平聊城大学东昌学院山东聊城252000

近年来,基于无人机的海上探测与侦察技术获得了迅速发展,利用无人机进行海上船舶目标的识别已经成为一项热点研究,基于图像的目标识别也是其中的重点和难点。传统的图像分割包括边缘检测、聚类分割等,本文结合grabcut算法和卷积神经网... 详细信息

近年来,基于无人机的海上探测与侦察技术获得了迅速发展,利用无人机进行海上船舶目标的识别已经成为一项热点研究,基于图像的目标识别也是其中的重点和难点。传统的图像分割包括边缘检测、聚类分割等,本文结合grabcut算法和卷积神经网络技术,开发一种新型船舶影响目标识别技术,在提高图像目标识别效率的基础上也提高了目标识别的精度,具有实际应用价值。

关键词： grabcut算法无人机目标识别图像分割

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基于改进grabcut算法的黄瓜植株图像分割

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中国农机化学报 2021年第3期42卷 159-165页

作者：李帼曹苏艳钱婷婷陆声链广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004 上海市农业科学院农业科技信息研究所上海市201403 广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004

植物图像的自动分割是植物表型研究的热点问题,也是作物生长过程监测、病虫害识别等应用的核心技术之一。以黄瓜为对象,通过对图像中作物与背景特点的分析,选取EXG超绿分割和grabcut算法进行试验研究;基于EXG超绿分割和grabcut算法在黄... 详细信息

植物图像的自动分割是植物表型研究的热点问题,也是作物生长过程监测、病虫害识别等应用的核心技术之一。以黄瓜为对象,通过对图像中作物与背景特点的分析,选取EXG超绿分割和grabcut算法进行试验研究;基于EXG超绿分割和grabcut算法在黄瓜群体图像上的分割结果及这两种算法的优缺点,提出具有更高分割精度的改进算法。用室内室外不同生长时期的黄瓜植株图像进行试验,温室内图像和室外自然光照图像的平均分割精度分别达到96.56%和96.59%,均优于EXG超绿分割和grabcut算法。同时表明,本文的改进算法适应性更强,具有较好的鲁棒性。

关键词：黄瓜植株图像分割 EXG超绿分割 grabcut算法

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基于grabcut算法的玉米病害图像识别方法研究

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中国农机化学报 2019年第11期40卷 143-149页

作者：顾博邓蕾蕾李巍吕博吉林农业大学信息技术学院长春市130118 吉林农业大学外国语学院长春市130118 吉林农业大学食品科学与工程学院长春市130118

grabcut算法是一种交互式操作少、分割精度高的图像分割方法,但是对于前背景颜色相近或低对比度的区域时难以准确分割前景区域。鉴于此,在实现grabcut算法的自动分割的基础上,融合基于显著性的SLIC算法来对玉米病害图像进行更好的目标... 详细信息

grabcut算法是一种交互式操作少、分割精度高的图像分割方法,但是对于前背景颜色相近或低对比度的区域时难以准确分割前景区域。鉴于此,在实现grabcut算法的自动分割的基础上,融合基于显著性的SLIC算法来对玉米病害图像进行更好的目标识别和图像分割。以玉米小斑病、大斑病和灰斑病三种病害的图像作为样本,采用融合显著信息的grabcut算法与相同样本数量和条件下的One-Cut算法和SLIC算法进行试验和对比分析。试验表明,同其他两种算法相比,本文算法对于试验中玉米的三种病害具有更好的分割精度,对于玉米的叶鞘、茎和叶片部分的图像丢失率能够保持在1%以下,分别为0.899%、0.229%和0.914%,对于玉米病害部分能够进行有效地提取,具有较好的分割效果,对于玉米小斑病、大斑病和灰斑病的识别率上能够达到91.67%、86.36%和72.00%,同时通过训练模式进行验证,识别率分别能够达到87.2%、82.4%和83.6%,拒识率分别为4.5%、6.7%和6.3%。

关键词：图像分割 SLIC算法 grabcut算法玉米病虫害

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基于显著性检测和grabcut算法的茶叶嫩芽图像分割

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中南民族大学学报（自然科学版） 2021年第1期40卷 80-88页

作者：毛腾跃张雯娟帖军中南民族大学计算机科学学院&湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心武汉430074

人工采茶存在效率低下、人工成本高等问题,机械采茶取代人工采茶成为一种重要的采茶方式,针对机械采茶中自然背景茶叶嫩芽分割效率问题,提出了一种自然背景下的茶叶嫩芽图像分割算法.利用显著性检测算法提取出图像中的突出目标作为显著... 详细信息

人工采茶存在效率低下、人工成本高等问题,机械采茶取代人工采茶成为一种重要的采茶方式,针对机械采茶中自然背景茶叶嫩芽分割效率问题,提出了一种自然背景下的茶叶嫩芽图像分割算法.利用显著性检测算法提取出图像中的突出目标作为显著性图,结合grabcut算法精确的分割出突出的对象.实验结果表明,该图像分割算法对于背景复杂且目标与背景对比不明显的茶叶图像具有良好的分割效果,这为机械手采茶提供了一种新的方法.

关键词：茶叶图像分割显著性检测 grabcut算法

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改进的grabcut算法木材表面缺陷图像分割试验

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东北林业大学学报 2017年第10期45卷 64-71页

作者：白雪冰宋恩来李润佳许景涛东北林业大学哈尔滨150040

试验采用传统grabcut算法和改进的grabcut算法,针对单目标、多目标、复杂背景下多目标的木材表面缺陷图像进行多组对比实验。结果表明:改进后的grabcut算法,针对木材表面的缺陷图像分割进行了优化,能有效改进传统grabcut算法中的欠分割... 详细信息

试验采用传统grabcut算法和改进的grabcut算法,针对单目标、多目标、复杂背景下多目标的木材表面缺陷图像进行多组对比实验。结果表明:改进后的grabcut算法,针对木材表面的缺陷图像分割进行了优化,能有效改进传统grabcut算法中的欠分割和过分割、易受区域凹凸纹理的干扰等缺点,而且分割各类木材表面缺陷图像时都能取得较好的效果。说明改进后的grabcut算法具有其优势和可行性。

关键词：木材表面缺陷木材图像分割 grabcut算法

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改进的grabcut算法在古代壁画分割中的应用

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湖南科技大学学报（自然科学版） 2020年第2期35卷 83-89页

作者：曹建芳张琦崔红艳张自邦太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 忻州师范学院计算机系山西忻州034000

壁画作为一种珍贵的文化遗产,在经历数千年的沉淀后普遍存在毁坏破损的现象,其保护工作刻不容缓.利用智能信息处理技术对壁画进行自动分割是壁画数字化保护的一个重要组成部分.针对壁画噪声明显、边缘不清晰的特点,提出了一种融合小波... 详细信息

壁画作为一种珍贵的文化遗产,在经历数千年的沉淀后普遍存在毁坏破损的现象,其保护工作刻不容缓.利用智能信息处理技术对壁画进行自动分割是壁画数字化保护的一个重要组成部分.针对壁画噪声明显、边缘不清晰的特点,提出了一种融合小波去噪和边缘增强的改进的grabcut算法新模型.该算法用小波变换对壁画图像进行分解,并采用自适应特征阈值方法去除壁画图像中的噪声,然后融合Sobel算子和Canny算子提取壁画轮廓以增强边缘,在此基础上对壁画图像进行分割.仿真实验通过分割效果和PSNR,Kappa,Error这3个指标来评价本文算法模型,实验结果表明:本文算法相对于对比方法的PSNR值平均提高了7.817,Kappa值平均提高了0.076,Error值降低了0.080,说明本文提出的模型在分割含有噪声、边缘模糊的壁画图像时不仅具有良好的抗噪能力,而且分割效果更好,准确度更高.

关键词：壁画分割 grabcut算法边缘检测小波去噪数字化保护

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复杂背景下目标树叶自动分割的grabcut算法

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华南师范大学学报（自然科学版） 2018年第6期50卷 112-118页

作者：梁耀黎双文刘鑫磊李丰果华南师范大学物理与电信工程学院∥广东省量子调控工程与材料重点实验室广州510006

针对传统Grab Cut算法需要人机交互且难以在复杂背景或光照不均匀时准确分割目标树叶的缺点,提出一种基于Grab Cut算法的复杂背景下或光照不均匀时目标树叶的自动分割算法.该算法利用模糊高斯混合模型(FGMM)和图像的颜色信息对原始图像... 详细信息

针对传统Grab Cut算法需要人机交互且难以在复杂背景或光照不均匀时准确分割目标树叶的缺点,提出一种基于Grab Cut算法的复杂背景下或光照不均匀时目标树叶的自动分割算法.该算法利用模糊高斯混合模型(FGMM)和图像的颜色信息对原始图像进行标记,以实现自动分割:首先选取合适的模糊因子,利用模糊高斯混合模型对图像像素进行一次标记;在一次标记的基础上再结合超绿算法(EXG)选取合适的阈值对图像像素进行二次标记;最后将二次标记图像作为Grab Cut算法的初始化图像,从而实现目标树叶的自动分割.比较了Photoshop软件人工抠图、OTSU算法、Grab Cut算法、本文算法的有效性及Grab Cut算法、本文算法的错分率,结果表明:本文算法可以实现复杂背景下或光照不均匀时目标树叶的自动分割,且平均错分率达到1.625%.

关键词：图像分割 grabcut算法复杂背景自动分割

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基于对比度和grabcut算法的服饰图案元素提取

基于对比度和GrabCut算法的服饰图案元素提取

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作者：汪会浙江理工大学

学位级别：硕士

服饰产品智能化设计是服装行业高质量发展的重要环节。而面对海量的服饰图案,图案信息快速高效的读取还存在以下一些的问题:首先,服饰图案以面料为载体,而面料中固有的纹理会对图案信息产生干扰,影响有效读取;再者,服饰图案中常常包含... 详细信息

服饰产品智能化设计是服装行业高质量发展的重要环节。而面对海量的服饰图案,图案信息快速高效的读取还存在以下一些的问题:首先,服饰图案以面料为载体,而面料中固有的纹理会对图案信息产生干扰,影响有效读取;再者,服饰图案中常常包含多个图案元素,每个元素包含了独立的内在含义,是图案信息提取的关键,传统的手工提取图案元素的方法在处理大批量图像时存在明显不足;其三,现有的服饰图案元素自动提取方法,往往只考虑轮廓信息,而忽略了图案的颜色信息和内部结构,无法实现有效的存储。针对以上问题,本课题从服饰图案图像纹理剔除、有效信息保留和图案元素的自动提取有效存储两点展开研究,文章的主要内容如下:本课题分析了服饰图案数字化的研究现状和发展趋势,然后以印花织物图案为例展开研究,用VIZOO X-Tex扫描软件获得服饰图案图像100例,搭建了服饰图案图像处理的软件平台(Open CV 3.4+VS 2017)。选择双线性插值法归一化服饰图案的尺寸提高传输效率;采用双边滤波算法剔除载体织物纹理,保留了图案主结构、色彩、边缘轮廓信息。同时,本文的双边滤波算法与方框滤波、均值滤波、高斯滤波、中值滤波进行比较分析,证明了本文方法具有显著优越性。为了突出彩色图案信息,在实验中加入图案对比度和亮度的调整。对于grabcut算法依赖手动输入的先验知识的缺点,引入HC和AC显著分析方法得到显著和非显著区域,使图案前景和背景分离。并将其作为图案分割的先验知识输入grabcut算法,初始优化全协方差高斯混合模型(GMM)建立精简网络,使grabcut算法多次迭代自动产生GMM的最优参数,并实现彩色服饰图案元素的最终分割。提出了基于图案对比度和grabcut提取服饰图案元素的方法,首先对获取的织物图案图像进行对比度和显著性分析,然后把图案信息与背景的对比信息作为先验知识输入分割模型,进行GMM参数估计和精简网络建立,减少手动参数试错的过程,优化了服饰图案元素提取时的实操性。从用户操作角度考虑,完成了服饰图案元素提取与存储的集成程序界面设计与开发。然后将其应用于服饰图案元素提取实例中,随机选取30例服饰图案元素,对照PS人工抠取图案元素结果,得出本文算法的召回率平均值为99.426%,准确率平均值为98.703%,Jaccard相似指数平均值为98.139%,F-measure综合指标平均值为99.016%,整体看来本文中基本元素的提取效果可以满足设计要求。本课题提出适用于彩色图案图像主结构的提取方法,在去除织物组织纹理结构的同时,可大量保留图案的边缘、细节结构和色彩信息,提高图案质量。提出基于对比度和grabcut算法的图案元素提取方法,只需要少量的用户交互操作,即可提取出具有“形、色、结构”的服饰图案元素,可实现了快速有效存储。该方法的提出使图案设计和生产环节更智能化,同时也为服装设计辅助系统开发提供一定的参考。

关键词：服饰图案图案元素双边滤波 grabcut算法提取

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改进grabcut算法在无人机影像船只识别中的应用与研究

改进Grabcut算法在无人机影像船只识别中的应用与研究

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作者：张东萍天津大学

学位级别：硕士

随着无人机在船只定位及渔业活动监管方面的广泛应用，航拍图像数据量不断扩大。如何从这些航拍大数据图像中高效准确的识别出船只并对其进行定位，成为工业处理过程中迫切的需求。本文针对其中的若干关键问题做了研究，主要做了以下工... 详细信息

随着无人机在船只定位及渔业活动监管方面的广泛应用，航拍图像数据量不断扩大。如何从这些航拍大数据图像中高效准确的识别出船只并对其进行定位，成为工业处理过程中迫切的需求。本文针对其中的若干关键问题做了研究，主要做了以下工作：针对海面模板选择问题，提出一种海面模板自动选择模型。本文选取了不同海域、不同气候条件、不同时间段以及不同光照条件的海面图像来构建海面模板库。模板库内模板图像，不仅代表海域的基本信息，而且还决定了海面背景与前景的特征阈值。针对海面背景模型构建问题，提出使用区域自动生长算法生成背景Trimap。通过使用根据待检测图像的自身特征选择出来的海面模板，自动的提供了种子点信息，解决了人工提供的种子点的随机性、不确定性以及对整体海面的弱描述性。针对海面背景获取问题，提出了基于背景模型的改进grabcut算法。使用背景Trimap对grabcut算法进行初始化，解决了批量处理大数据图像过程中需要人工提供初始矩形的问题。同时对于分割的过程，不需要多次迭代过程便可实现背景与前景的准确分离，提高了grabcut算法在工业应用处理中的处理速度以及效率。针对候选域分类问题，提出了基于候选域的船只识别模型。对于使用改进grabcut算法分割后的结果图像，根据船只形状特征对候选域进行分类，并对单连通候选域像素面积阈值进行过滤，实现船只的识别。对于有识别船只种类的需求，可以通过构建船只类别库，与候选域进行比对，实现对候选域准确的分类。综上所述，本文提出了一种改进的船只识别的方法，相比于直接构建分类库进行训练识别的方法在精度上有较大提升，相比于直接使用图像分割的识别结果也有一定改进，是一种可以应用于工业批量对航拍图像进行船只识别的算法。

关键词：船只检测 grabcut算法背景模型航拍图像处理

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一种改进的基于SLIC的自适应grabcut算法

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自动化仪表 2017年第10期38卷 17-20,25页

作者：安超李磊民黄玉清西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000 西南科技大学国防科技学院四川绵阳621000

图像分割是对图像进行分析的关键步骤,是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理过程,也是计算机视觉的基础技术之一。计算复杂度是判断图像分割算法好坏的重要标准,降低算法复杂度是当前图像分割领域的主要任务之一。针对grabcut算法计... 详细信息

图像分割是对图像进行分析的关键步骤,是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理过程,也是计算机视觉的基础技术之一。计算复杂度是判断图像分割算法好坏的重要标准,降低算法复杂度是当前图像分割领域的主要任务之一。针对grabcut算法计算复杂度高、耗时长等缺点,提出了一种改进的基于简单线性迭代聚类(SLIC)的自适应grabcut算法。通过激光雷达获取用户交互信息,采用阈值法得到包含目标的外截矩形框,并将其设为感兴趣区域,然后采用SLIC算法对感兴趣区域作预处理,最终构建精简的GraphCut网络图并进行图像分割。试验结果证明,该算法缩小了SLIC预处理的图像区域,减少了图的节点数,降低了错误率,提高了目标边缘信息提取的精确度。

关键词：图像分割简单线性迭代聚类超像素 grabcut算法激光雷达自适应分割精度

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