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基于多尺度平滑的前景提取
被引量：
4
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作者
仝苗
何坤
朱志娟
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期271-276,共6页
传统的Graph cuts算法可以有效地提取卡通图像前景,但是对自然场景图像效果差.为了提高前景提取的效果,本文提出了基于多尺度平滑的前景提取模型,联合分割和多尺度特征,从适当的尺度特征中提取前景.运用TV保边平滑模型对图像进行平滑,...
传统的Graph cuts算法可以有效地提取卡通图像前景,但是对自然场景图像效果差.为了提高前景提取的效果,本文提出了基于多尺度平滑的前景提取模型,联合分割和多尺度特征,从适当的尺度特征中提取前景.运用TV保边平滑模型对图像进行平滑,降低了图像区域的非均匀性,保护了边缘,提高了前景提取的效果.实验结果表明,基于多尺度平滑的前景提取算法降低了非均匀区域对前景提取的影响,其评测分数高于传统的Graph cuts算法.
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关键词
前景提取
多尺度
平滑
全
变
分保
边
平滑
GRAPH
CUTS
下载PDF
职称材料
题名
基于多尺度平滑的前景提取
被引量：
4
1
作者
仝苗
何坤
朱志娟
机构
四川大学计算机学院
出处
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期271-276,共6页
基金
四川省科技支撑计划项目(2016JZ0014)
文摘
传统的Graph cuts算法可以有效地提取卡通图像前景,但是对自然场景图像效果差.为了提高前景提取的效果,本文提出了基于多尺度平滑的前景提取模型,联合分割和多尺度特征,从适当的尺度特征中提取前景.运用TV保边平滑模型对图像进行平滑,降低了图像区域的非均匀性,保护了边缘,提高了前景提取的效果.实验结果表明,基于多尺度平滑的前景提取算法降低了非均匀区域对前景提取的影响,其评测分数高于传统的Graph cuts算法.
关键词
前景提取
多尺度
平滑
全
变
分保
边
平滑
GRAPH
CUTS
Keywords
Multiscale smoothing
Foreground extraction
Total variation edge-preserved smoothing
Graph cuts
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度平滑的前景提取
仝苗
何坤
朱志娟
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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