基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现毕业论文
图像分割算法的研究与实现_毕业设计论文
学士学位论文（设计）论文题目图像分割算法研究与实现作者姓名指导教师所在院系物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间2010年5月15日目录摘要: (1)1．前言 (3)2．图像分割概念 (3)2.1图像分割定义 (3)2.2图像分割方法综述 (5)2.3阈值法 (5)2.4 基于边缘检测的分割方法 (9)2.5基于区域的分割方法 (12)3．图像分割方法详述 (13)3.1图像分割方法 (13)3.2 图像分割方法实现 (13)4．实验结果及分析 (15)4.1 实验结果 (15)4.2 实验结果分析 (19)5．小结 (21)5.1 本文主要工作总结 (21)5.2 结论及展望 (21)6．致谢 (23)7．附录 (25)图像分割算法研究与实现摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。
因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视.本文首先将现有的多种类型图像分割方法归结为3类典型的方法 , 并分析各自的特性;然后提出图象分割方案，并利用MATLAB 软件编写程序，展示实验现象，最后对所做工作进行总结。
关键词:图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值中图分类号:TP391.41RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF IMAGESEGMENTATION ALGORITHMSHan Yan(College of Physics and Electronic Science,Hubei Normal University, Huangshi 435002, China) Abstract :Image segmentation is one of basic problems in image pro- cessing and computer vision,and is a key step in image processingand image analysis.Because original image can be translated intomore abstract and more compact format by image segmentation andtarget expression , feather extraction , parameter survey , and so onwhich are base on segmentation , this makes more high images analysis and image understanding possible. Therefore, the image segmen-tation for many years is highly valued.At first ,image segmentationmethods are classified into three typical types ,and their characteris-tics are analyzed. Secondly , the scheme of image segmentation areintroduced .At last，there is a summation to the whole work，writtingprogram with MATLAB , and show the phenomenon.Key words: Image Segmentation ,Threshold , Edge Detection , Differential operator ,Local threshold图像分割算法研究与实现1．前言在图像的研究和应用过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能.因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]。
基于ITK的医学图像分割系统的研究与实现
基于ITK的医学图像分割系统的研究与实现在ITK平台的基础上对水平集图像分割算法进行研究，目的是设计一个以水平集图像分割算法为核心的医学图像分割系统。
针对ITK平台存在的系统无法可视化的问题，通过充分分析ITK开发包的编程特点，建立了以VS2010的MFC为基础的用户界面，并利用C++编程开发基于ITK的可视化图像分割系统。
系统充分利用了ITK中管道结构的数据管理思想，分三大模块来实现图像的分割显示。
实验表明，该系统能有效的实现MRI图像的分割，得到清晰的脑部解剖结构图像。
标签：ITK平台；水平集；图像分割；可视化前言图像分割是医学图像处理和分析中的关键技术，利用图像分割，可以把图像中感兴趣的目标从背景中分离出来[1]。
而从医学研究和临床应用的角度来看，图像分割是病变区域提取、特定组织测量以及实现三维重建的基础。
然而由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则以及不同个体间的差异性，再加上医学图像在形成时受到诸如噪声、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，造成了医学图像的复杂性和多样性，从而大大增加了图像分割的难度。
ITK是一个专门针对医学影像领域开发，提供医学图像处理、图像分割与配准的算法平台，它起源于美国的可视化人体项目[2]（Visible Human Project）。
ITK 采用数据管道体系结构，提供大量的滤波器用来处理图像。
作为一个开源的项目，全世界的学者都可以在该平台上研究新的分割和配准算法，并创造新的应用，从而促进医学事业的发展。
美中不足的是，ITK平台并非一个可视化系统，它只提供单一的分割或配准算法以供研究。
综上所述，文章将在ITK平台的基础上，根据医学图像的特点，实现以水平集分割算法为核心的可视化医学图像分割系统。
1 水平集方法概述1.1 水平集方法的基本思想水平集方法（Level set method，LSM）是一种用于跟踪轮廓和表面演化的数值方法[3][4]。
它的主要思想是，将轮廓作为零水平集嵌入高一维的水平集函数中，主要由闭超曲面的演化方程可得到水平集函数的演化方程，而嵌入的闭超曲面总是其零水平集，最终只要确定零水平集即可确定轮廓演化的结果[5][6]。
基于人工智能的图像分割与分析算法研究
基于人工智能的图像分割与分析算法研究图像分割与分析是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它旨在将图像分成不同的区域，并分析这些区域的特征和内容。
随着人工智能的快速发展，基于人工智能的图像分割与分析算法也得到了广泛关注和研究。
本文将介绍基于人工智能的图像分割与分析算法的研究进展和应用前景。
首先，人工智能在图像分割中的应用已经取得了显著的进展。
传统的图像分割算法往往依赖于手工设计的特征和规则，无法适应复杂的场景和变化的环境。
而基于人工智能的图像分割算法则可以学习和提取图像中的特征，通过大量的图像数据进行训练从而实现自动化的分割过程。
其次，基于人工智能的图像分割算法可以利用深度学习技术来提高图像分割的准确性和效率。
深度学习是人工智能领域的一种重要技术手段，其通过构建深层神经网络来学习和提取图像中的特征。
深度学习的优势在于它可以克服传统算法中的诸多限制，能够处理更复杂的图像任务。
例如，卷积神经网络（CNN）可以有效地捕捉图像的空间关系，循环神经网络（RNN）可以对图像的时序信息进行建模，这些特点使得基于深度学习的图像分割算法在医学影像、自动驾驶、安防监控等领域得到广泛应用。
此外，基于人工智能的图像分割算法也可以结合其他技术来提高分割的精度和效果。
例如，人工智能与计算机图形学的结合可以实现更加真实和细致的图像分割结果。
人工智能与虚拟现实技术的结合可以实现交互式的图像分割和分析，使得用户可以通过虚拟现实环境来更直观地理解和操作分割结果。
此外，人工智能还可以与云计算技术相结合，实现大规模图像数据的高效处理和分析。
基于人工智能的图像分割与分析算法在实际应用中有着广阔的前景。
在医学领域，图像分割可以用于肿瘤检测和病灶分析，有助于医生对疾病进行准确的诊断和治疗。
在自动驾驶领域，图像分割可以用于道路和交通标志的识别和分析，提高自动驾驶车辆的安全性和智能化水平。
在安防监控领域，图像分割可以用于目标检测和行为分析，实现对可疑行为的自动识别和预警。
基于图像分割的目标提取研究与应用
基于图像分割的目标提取研究与应用图像分割是一种将图像分割成不同区域的技术，是计算机视觉领域的一个关键问题。
它能够从图像中提取出具有相同特性的图像区域，为图像处理、计算机视觉等领域的研究提供了基础和前提条件。
而基于图像分割的目标提取则是图像处理领域中的一个重要应用，旨在从图像中提取出待分析目标的局部区域，为实例分割、目标识别、物体跟踪等领域的研究提供了基础支持。
一、基础理论图像分割是从一个图像中分离出相对独立的区域，其主要目的是将图像进行分割以便更容易地理解和处理。
图像分割的方法基于不同的前提条件和处理方式，如基于颜色、纹理、边缘、形状等特征，还可以根据不同的算法，分为基于阈值法、聚类法、分割优化算法、图论方法等。
目前，基于深度学习的图像分割方法得到了较大的发展和应用，如全卷积网络和U-net等。
深度学习的方法具有更好的适应性，更高的识别准确率和更好的鲁棒性，对于大规模、复杂的图像分类和目标检测任务有着很高的效率和准确度等优点。
基于图像分割的目标提取需要结合图像分割技术，根据需要获取图像中的特定区域或目标。
在此基础上，提取出的目标区域可以通过特征描述方法（如LBP、HOG、SIFT等）进行特征提取和描述，然后将其应用于其他图像处理、计算机视觉相关领域，并且对于一些需要物体跟踪的场景，基于图像分割的目标提取技术还可以用于实时跟踪或目标检测等方面的研究。
二、应用场景基于图像分割的目标提取技术可以应用于许多领域，如医疗影像处理、机器视觉、遥感图像处理等众多领域。
在医疗影像处理领域，通过图像分割技术提取出医学图像中的肿瘤、血管，可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，提高了医疗技术的水平。
在机器视觉领域，基于图像分割的目标提取技术用于实现机器人视觉检测和安防监控等任务，可以完善了机器视觉的应用效果。
在遥感图像处理领域，基于图像分割的目标提取技术可以辅助农业植物的识别和分类、实现林业火灾监测和天气预测等工作。
三、面临的挑战虽然基于图像分割的目标提取技术已经取得了很大的进展，但面临着仍然一些挑战。
图像处理中的图像分割算法的优化技巧研究
图像处理中的图像分割算法的优化技巧研究图像分割是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务。
它的目标是将一个图像划分成不同的区域，使得每个区域内的像素具有统一的特征。
图像分割在许多应用中都非常有用，如目标检测和跟踪、医学图像分析、人脸识别等。
在图像处理中，图像分割算法的优化技巧对于提高分割的准确性和效率至关重要。
下面将介绍一些常用的图像分割算法的优化技巧。
首先，基于颜色信息的图像分割算法是常用且有效的方法。
该类算法通过分析像素的颜色特征来实现分割，常用的方法包括阈值分割和区域生长。
针对颜色分布不均匀的图像，可以通过颜色空间的转换来优化算法的性能。
例如，将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，可以提取出更具有区分度的颜色特征，从而改善分割的效果。
其次，基于纹理信息的图像分割算法也得到了广泛的应用。
纹理信息能够描述图像中的细节和结构特征，对于分割复杂纹理的图像尤为重要。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器等。
在使用纹理特征进行分割时，可以采用多尺度的方法，即使用多个不同尺度的纹理特征进行融合，以捕捉不同层次的纹理信息。
另外，基于边缘信息的图像分割算法也是常见的方法。
边缘在图像中对目标的定位和分割具有重要作用。
常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测、Sobel算子等。
在利用边缘信息进行分割时，可以采用分水岭算法来进一步提高分割的准确性。
分水岭算法基于图像中的边缘和灰度信息，通过模拟水流的蔓延来实现区域的分割。
此外，基于形状信息的图像分割算法也备受关注。
形状信息对于分割具有独特的特征，能够明确目标的边界和轮廓。
常用的形状特征包括边界曲率、角点和外接矩形等。
在分割图像时，可以利用形状特征进行目标的定位和分割，从而提高算法的准确性。
最后，深度学习在图像分割中也取得了显著的成果。
基于深度学习的图像分割算法采用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）来学习图像的特征表示和分割模型。
深度学习算法能够自动提取图像中的特征，并通过训练网络来不断优化分割的结果。
图像处理本科毕业设计
图像处理本科毕业设计图像处理本科毕业设计在计算机科学与技术领域中，图像处理是一个重要的研究方向。
随着数字图像的广泛应用，图像处理技术的发展日益迅猛。
作为一名本科生，我有幸选择了图像处理作为我的毕业设计课题，旨在探索图像处理领域的一些新方法和应用。
首先，我将介绍图像处理的基本概念和技术。
图像处理是指对数字图像进行一系列的操作和处理，以达到改善图像质量、提取图像特征或实现图像分析等目的。
常见的图像处理技术包括图像滤波、图像增强、图像分割和图像特征提取等。
这些技术可以应用于医学影像、人脸识别、图像检索等领域，具有广泛的应用前景。
接下来，我将介绍我毕业设计的具体内容和目标。
我的毕业设计旨在研究和实现一种基于深度学习的图像超分辨率重建算法。
图像超分辨率重建是指通过对低分辨率图像进行处理，得到高分辨率的图像。
这对于提高图像质量、增强图像细节非常重要。
而深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在图像处理领域取得了很多突破性的成果。
通过深度学习的方法，可以实现更准确、更高效的图像超分辨率重建。
在我的毕业设计中，我将首先收集大量的图像数据，包括低分辨率图像和对应的高分辨率图像。
然后，我将使用深度学习技术，构建一个卷积神经网络模型。
该模型将通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，从而实现图像的超分辨率重建。
为了提高模型的性能，我还将探索一些优化方法，如残差学习和生成对抗网络等。
最后，我将评估所设计算法的性能，并与其他相关方法进行比较。
除了算法的研究和实现，我还将进行一些实验和应用。
例如，我将使用不同类型的图像数据进行测试，以验证算法的鲁棒性和适用性。
此外，我还将探索一些实际应用场景，如医学影像和卫星遥感图像等。
通过在实际应用中验证算法的有效性，我可以更好地了解图像处理技术在实际问题中的应用。
最后，我将总结我的毕业设计，并展望未来的研究方向。
毕业设计是我在图像处理领域的第一次深入研究，通过这个过程，我不仅学到了很多专业知识，还培养了解决问题和创新思维的能力。
基于PCNN图像分割算法研究答辩稿
度，也有彩色图像 （2）灰度图像的处理 方法比较多 （3）运用PCNN进行 图像分割是一种更自然 的方式
本文的主要 工作是对三种算 法进行研究仿真 ，分别是最大类 间方差法，最大 熵图像分割法， 还有最重要的基 于PCNN图像分 割法
2
图像分割
本章主要简单介绍图像分割的定义，应用及一些 常用的算法。 例如阈值法 基于边缘的分割方法 基于区域的图像分割方法，主要工作是介绍阈值法 中的最大熵图像分割法和最大类间方差法
基于PCNN图像分割的算法研究
• 答辩人：
• 专 业：自动化
基于PCNN图像分割的算法研究
1 2
3
绪论 图像分割
基于PCNN图像分割
目 录
4
5 6
程序及仿真结果
总结
参考文献
1
绪论
主要工作 发展现状
研究背景与意义
（1）分割的图像有灰
（1）背景：
图像分割越来越重 要
（2）意义： 目标识别的主要处 理方法
本章研究的算法 及仿真结果
本章主要是对本文中研究的三种主要算法 （最大熵图像分割法，最大类间方差法， 基于PCNN的图像分割）进行仿真
最大熵和最大类间方差法仿真结果
最大熵法仿真结果 最大类间方差法仿真结果
基于PCNN的图像分割
总结
• 通过对以上三种算法的研究和仿真，我 们可以明显的看到基于PCNN图像分割的优 越性，它可以很好的把目标和背景分割开 。 • 采用PCNN图像分割完全依赖于图像的自 然属性，不用预先选择处理的空间范围， 这是一种更加自然的方式。
基于PCNN的图像分割的原理
• 利用PCNN进行图像分割时，可以把二维图像 矩阵M看作M N个PCNN神经元模型，它的每 个像素的灰度值对应为每个神经元的输入。 当内部连接权矩阵M的邻域内有灰度值相近 的像素，则其中某一个像素激发产生的脉冲 输出将会引起附近其它类似灰度像素对应神 经元的激发，即产生脉冲序列输出Y (k)，其构 成的二值图像就是PCNN输出分割图像。
毕业设计(论文)-图像边缘提取方法研究[管理资料]
![毕业设计(论文)-图像边缘提取方法研究[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/72c30f98011ca300a7c390e4.png)
图像边缘提取方法研究摘要图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。
边缘提取是图像处理的基础工作，如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题，由此产生的各种边缘检测算法层出不穷并且得到了广泛的应用。
该文对传统的具有代表性的各种图像边缘提取方法进行了阐述、对比和分析了各自的优缺点，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一副标准测试图像进行边缘提取的实验结果。
本文对现代的一些边缘检测方法如小波分析、形态学等也作了简要的介绍，重点分析了以上各种算法在图像边缘检测中的发展状况和优缺点。
最后提出在实践中要根据待解决的问题的特点和要求决定采取何种方法。
关键词图像处理,小波变换,图像边缘检测ABSTRACTImage edge detection is always study focus in the field of image processing and analysis. Edge extraction is foundation work of image processing, how accurate and efficient extract edge is heated discussed by the scholars who are related to image processing area , and various of edge detection methods emerge endlessly and got very wide application . The representative traditional methods in old days for image edge detection have been presented and the advantages and disadvantages of every method are contrasted and analized in this paper. In orderexperiments in which the common methods are used to detect image edge of the same standard testing image are given between the text. In this thesis,there are also some brief introduction about modern methods of edge detection,such as wavelet and theemphases is the development and characters of these methods in detecting image edge. Finally , I point out that choosing which method largely depends on the nature of the matter.Key Words：Image process,Wavelet transform,Image edge detection目录第1章绪论 (1)图像边缘检测概述 (1)图像边缘检测研究现状 (2)主要研究内容 (3)第2章经典图像边缘提取算法 (3)一阶微分算子 (4)梯度算子 (4)方向算子 (7)实验仿真 (7)二阶微分算子和Canny算子 (10)拉普拉斯算子 (10)LOG算子 (11)Canny算子 (12)实验仿真 (14)各微分算子的具体实现 (17)图像预处理 (17)实验仿真及结果分析 (19)基于微分算法的改进算法 (20)元胞自动机提取 (20)程序设计及仿真 (21)本章小结 (23)第3章现代边缘检测方法 (24)基于数学形态学的边缘检测 (24)形态学边缘检测概述 (24)边缘提取算法 (25)Matlab仿真 (26)基于小波变换多尺度分析的边缘检测 (27)基于小波包分解的边缘检测 (28)本章小结 (29)第4章全文总结 (29)总结 (29)展望....................................................................................................................... 错误!未定义书签。
毕业答辩--基于分水岭技术的图像分割算法实现
分水岭算法的具体实现
算法流程图如下： 彩色图像
rgb2gray
灰度图后的图像
求值取模
梯度幅值图像
预防过度分割
前景标记
背景标记
前景标记图像
分水岭分割
分水岭变换脊线图
分水岭变换分 割图像
分水岭算法的具体实现
可视化效果图像(即将标记与边缘检测叠加到原图像上观察效果)：
研究或解决的问题
1．理解并分析图像分割原理。
2．实现基于分水岭变换的图像分割算法。
3．进行基于分水岭变换的图像分割算法与传统分割算法的比较。
传统方法与分水岭算法对比
分割方法 优点 缺点
基于阈值的分割 计算简单、运算效率较高、速度快. 方法
对噪声很敏感.
基于边缘的分割 利用多种边缘检测算法可解决抗噪性与 平衡抗噪性与检测精度之间的矛盾. 方法 检测精度之间的矛盾. 基于区域的分割 可以有效地克服其他方法存在的图像分 易造成图像的过度分割，与边缘检测结 方法 割空间小连续的缺点. 合，可获得更好的分割结果. 基于聚类分析的 需要人工干预参数的初始化以接近全局 此算法没有考虑空间信息，对噪声和灰 分割方法 最优解，提高分割速度. 度不均匀敏感. 基于数学形态学 定位效果好、分割精度高、抗噪声性能 不能很好地解决耗时问题，将其与节约 的分割方法 好. 时间的一些方法结合，可得到更好效果. 基于分水岭技术 操作简单、精确度高、快捷. 的分割方法 对噪声弱边缘有一定的影响，会产生过 度分割的现象.
总结
本文提出了分水岭图像分割算法对图像进行分割的方法、梯度分割的方法以及 区域合并的方法。先对图像进行灰度图像的转化，在进行梯度分割，分割出区域目 标联结图像和最小生成树图像，然后对他们整合。并作出了实验结果。 在图像的处理上，图像分割一直是至关重要的技术。随着科技的进步，以及人 们对图像分割的探索，使得图像分割技能越来越完善，处理图像的方法越来越多。 达到处理图像的目标越来越精确，但是这还是图像处理上的一个重要难题。需要我 们不停地去探索，来完善这一技术，让图像分割更好的能在各个领域上运用。
基于内容的图像特征提取算法的研究共3篇
基于内容的图像特征提取算法的研究共3篇基于内容的图像特征提取算法的研究1基于内容的图像特征提取算法的研究随着数字图像的广泛应用，对图像的特征提取越来越重要。
传统的特征提取方法主要是基于图像的灰度值、边缘、纹理等内容，这些特征往往难以表达图像的语义信息。
因此，基于内容的图像特征提取算法被广泛研究，其目的是提取出更具有意义的特征。
一般来说，基于内容的图像特征提取算法可以分为以下几类：1. 目标检测方法目标检测是基于内容的图像特征提取的一个重要方向。
该方法的目的在于从图像中提取出感兴趣的目标，例如人脸、汽车、动物等。
目标检测方法通常包括以下几个步骤：对图像进行预处理、提取目标的特征、使用分类器对目标进行识别。
常见的目标检测方法包括Haar-like特征、HOG特征、SIFT特征等。
这些方法均是以特征提取为核心的算法，它们能够从图片中提取出有用的、具有语义的信息，并将其转化为数字化的向量，以便于机器学习算法对其进行处理。
2. 图像分割方法图像分割是基于内容的图像特征提取的另一个方向。
它旨在将图像分成若干个子区域，以便于进一步分析和处理。
图像分割方法可以分为有监督和无监督两种。
有监督的图像分割方法通过使用已知的训练数据来寻找最优的分割方法，常见的有监督算法包括分水岭算法、K-means聚类算法等。
无监督的图像分割方法则是依靠一些计算机视觉技术来自动完成图像分割的任务，常用的无监督算法包括基于颜色、纹理等特征的方法。
3. 特征匹配方法特征匹配是基于内容的图像特征提取的又一个方向。
该方法通过比较两张图片的特征点来判断它们之间的相似度。
常见的特征匹配算法包括SIFT、SURF、ORB等。
这些算法在图像比对、物体识别、图像拼接等应用方面都有着广泛的应用。
总的来说，基于内容的图像特征提取算法是计算机视觉领域中的一项重要研究内容。
这些算法通过对图像内容分析、提取图像中的语义信息，从而能够在图像检测、分类、识别、分割等方面起到重要的作用基于内容的图像特征提取算法是计算机视觉研究领域中的重要研究内容，它能够从图片中提取出有用的、具有语义的信息，并将其转化为数字化的向量，便于机器学习算法对其进行处理。
基于深度学习的图像分割关键算法-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要随着大数据的应用和机器学的发展，人工智能逐渐从虚无走向现实。
在机器人学中，机器人的学习都是基于大量数据的基础上，对大量的数据进行特征提取和特征分析，进而找到不同数据之间的相同点，进而进行判断。
当处理图片时，深度学习也是通过区分图像中每隔像素的RGB或者灰度进行判断，并在像邻域内部进行特征提取。
针对图像分割问题，本文从弱监督学习的角度出发进行图像分割，通过一定的规则对图像中部分物体的缺失部分进行补偿，其具体实现流程如下：根据所需要处理的图像构建该图像的邻域图，在构建邻域时，需要参考图像和其相对应的激活映射关系。
需要将像素内部及像素周边设定半径范围内像素进行连接。
连接的语义相似度可以通过AN进行估算。
对于单个的类而言，CAM 中的稀疏激活是随着图上的随机游走将稀疏激活传递到周边语义相同的区域，边缘相似度对鼓励语义相似区域进行稀疏激活传播，同时也对边缘不相似区域惩罚稀疏激活传播。
这种传播规则会一定程度的对CAM进行修改，通过修改CAM 可以恢复图像的形状。
这一系列过程作为一个集合，并将大量的类似集合作为训练集进行图像训练。
这样一来可以获得分析大量像素处修改的CAM的最大激活相关联的类标签，进而可以进一步合成分割标签。
然后通过将大量训练生成的分割标签通过SegNet网络进行二次训练，进而得出用于测试的图像分割模型。
本文的算法是在标准数据集的基础上进行了检验，根据实验结果，可以明显的验证了本文算法的合理性及有效性。
关键词：神经网络；弱监督学习；语义分割Key Algorithm of Image Segmentation Based on DeepLearningABSTRACTWith the application of big data and the development of machine science, artificial intelligence gradually moves from nothingness to reality. In robotics, robot learning is based on a large number of data, a large number of data for feature extraction and analysis, and then find the same point between different data, and then judge. When processing a picture, depth learning is also judged by distinguishing the RGB or grayscale of every pixel in the image, and extracting features in the image neighborhood. In view of the problem of image segmentation, this paper starts from the perspective of weak supervised learning to segment the image, and compensates the missing part of some objects in the image through certain rules. The specific implementation process is as follows:The neighborhood map of the image is constructed according to the image to be processed. When constructing the neighborhood, it is necessary to refer to the activation mapping relationship between the image and the corresponding image. It is necessary to connect the pixels within the radius set by the interior and periphery of the pixel. The semantic similarity of connections can be estimated by an. For a single class, the sparse activation in cam transfers the sparse activation to the region with the same semantics as the random walk on the graph. The edge similarity encourages the sparse activation propagation in the semantic similar region, and also punishes the sparse activation propagation in the edge dissimilar region. This kind of propagation rule will modifycam to a certain extent, and the shape of image can be restored by modifying cam. This series of process as a set, and a large number of similar sets as training sets for image training. In this way, we can get the maximum activation related class label of cam which is modified at a large number of pixels, and further synthesize the segmentation label. Then, the segmentation tags generated by a large number of training are trained twice through the segnet network, and then the image segmentation model for testing is obtained.The algorithm in this paper is tested on the basis of standard data set. According to the experimental results, it can obviously verify the rationality and effectiveness of the algorithm in this paper.Keywords:Neural Network; Weak Supervised Learning; Semantic Segmentation目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (4)1 绪论 (6)1.1 研究背景与意义 (6)1.2 国内外研究现状 (8)1.3 存在的问题及技术难点 (11)1.4 论文的主要内容架构....................................................错误!未定义书签。
基于人工智能的图像抠图算法研究
基于人工智能的图像抠图算法研究传统的图像抠图算法在处理复杂场景和复杂纹理的图像时存在着较大的局限性。
而基于人工智能的图像抠图算法则能够更好地解决这一问题，并在许多应用领域中发挥重要作用。
本文将对基于人工智能的图像抠图算法进行深入探讨，分析其原理和应用。
首先，基于人工智能的图像抠图算法利用深度学习模型来学习图像的前景和背景之间的分割线，实现自动化的图像抠图。
其中，最为流行的算法是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的语义分割算法。
该算法通过训练模型，使其能够自动地将图像中的每个像素点分类为前景或背景。
因此，与传统的手工提取特征的方法相比，基于人工智能的图像抠图算法能够更加准确地实现图像的抠图任务。
在基于人工智能的图像抠图算法中，最具代表性的模型包括U-Net、DeepLab和Mask R-CNN等。
其中，U-Net是一种用于图像分割任务的卷积神经网络，具有编码器-解码器结构，能够同时提取图像中的全局和局部特征。
DeepLab则利用了空洞卷积（Dilated Convolution）来扩大感受野，从而更好地处理图像中的细节信息。
而Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的模型，不仅能够实现目标检测，还能够生成目标的精确分割掩码。
这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到更加丰富和准确的图像抠图特征。
基于人工智能的图像抠图算法在许多应用领域中得到广泛的应用。
首先，在图像编辑和合成领域，基于人工智能的图像抠图算法能够方便地将前景和背景分离，从而实现图像的合成、替换和修复等操作。
其次，在计算机视觉和机器人领域，基于人工智能的图像抠图算法可以被用于目标检测和跟踪任务中，提供更准确的目标边界信息。
此外，在虚拟现实和增强现实应用中，基于人工智能的图像抠图算法能够实现虚拟物体的插入和交互，提供更加真实的视觉效果。
然而，基于人工智能的图像抠图算法也存在一些挑战和限制。
基于特征工程的图像分割算法与实现
基于特征工程的图像分割算法与实现图像分割是计算机视觉领域的关键技术之一，它将一张图像分成若干个部分，每个部分都是具有独特特征的图像区域。
图像分割应用广泛，例如医学图像分析、地质勘探、自动驾驶等领域。
本文将介绍基于特征工程的图像分割算法并给出实现方法。
一、特征工程介绍在机器学习和计算机视觉领域中，特征工程（Feature Engineering）意味着自动化地使用数据从原始数据中提取出可用于机器学习的特征。
特征工程的主要目的是降低模型的误差率，并增强算法的鲁棒性和性能。
特征工程是一种数据预处理方法，非常适用于图像分割等计算机视觉问题。
二、基于特征工程的图像分割算法基于特征工程的图像分割算法主要分为两类：基于经验特征的图像分割算法和基于数据驱动的图像分割算法。
基于经验特征的图像分割算法是通过手动选择合适的特征进行分割。
常用的特征包括灰度值、边缘、纹理等，这些特征可以通过图像处理方法提取出来，再用统计学方法进行分类。
例如，经验特征阈值分割法。
该方法是选取一定的阈值，把图像中灰度值高于阈值的像素进行分割。
基于数据驱动的图像分割算法，则是利用机器学习中的模式识别和分类技术，通过特征工程提取出数据的特征，再进行训练来进行分割。
例如，基于支持向量机（SVM）的图像分割算法。
该算法是用SVM分类器来学习从图像中提取出来的特征，然后根据分类器的结果来进行图像分割。
三、基于经验特征的图像分割实现首先，我们需要对图像进行预处理，包括图像灰度化、滤波处理、二值化等。
然后，根据实际需要选择适当的特征，例如基于灰度值的图像分割。
该方法是先将图像进行灰度化处理，然后根据灰度值的大小将图像分为几个区域。
具体实现如下：1. 图像读取和灰度化处理```import cv2img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取图像```2. 灰度值分割```thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]thresh2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY +cv2.THRESH_OTSU)[1]```其中，`cv2.THRESH_BINARY`是二值化处理的方法之一，`cv2.THRESH_OTSU`是基于大津法的自动阈值分割方法。
基于特征提取的图像分类算法研究与应用
基于特征提取的图像分类算法研究与应用随着计算机科学的发展，自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域得到了长足的发展。
在计算机视觉领域中，图像分类是一个非常重要的任务，它涉及到图片检索、自动驾驶、人脸识别等领域。
在这个过程中，特征提取是非常重要的一个步骤。
一、特征提取特征提取是将原始的图像转换为具有区分性的特征的过程。
它是图像分类中的关键步骤，决定了分类准确率和效率。
对于一个给定的图像，可以提取出很多的特征，但是不是所有的特征都是有效的。
一个好的特征应该具有以下特点：1.对于不同类别的图像具有很高的区分度。
2.对图像旋转、缩放、平移以及亮度、色彩、噪声等的变化具有很好的鲁棒性。
3.具有低维度，能够降低计算复杂度并提高分类准确率。
以下是一些常用的特征提取算法：1.SIFT：尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform）是由Lowe在2004年提出的。
它是一种利用高斯函数对不同尺度下的图像求出特征点，然后通过对这些点附近进行局部梯度统计来提取特征的算法，具有很好的尺度不变性。
2.SURF：快速稳健特征（Speeded Up Robust Feature）是一种比SIFT更加快速和稳健的特征提取算法。
它是在SIFT的基础上进行改进和优化的，不仅速度更快，而且提取的特征具有更好的鲁棒性。
3.HOG：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）是一种利用图像局部梯度方向来描述图像特征的算法。
它被广泛应用于行人检测、人脸识别、动作识别等领域。
二、特征分类在得到了图像的特征后，我们需要使用分类器来对图像进行分类。
常用的分类器包括：SVM、KNN、决策树、神经网络等。
1.SVM：支持向量机是一种二分类算法，它的基本思想是找到一个超平面，将不同类别的数据分开。
SVM具有很好的泛化性能和可解释性，被广泛应用于图像分类领域。
2.KNN：K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，它的基本思想是将每个样本的K个近邻作为样本的类别。
图像分割 毕业论文
图像分割毕业论文图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究课题，旨在将图像中的不同物体或者区域分割出来，从而对图像进行进一步的分析和理解。
图像分割在许多应用中都起着关键的作用，比如目标检测、图像编辑、医学影像分析等。
本文将从图像分割的定义、方法和应用等方面进行探讨。
首先，图像分割的定义是将一幅图像分割成具有语义或者几何意义的子区域。
这意味着图像分割不仅仅是简单的像素分类，而是要根据图像中物体的特征和上下文信息将其分割开来。
图像分割可以分为基于阈值的分割和基于区域的分割两种方法。
基于阈值的分割是通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别。
而基于区域的分割则是将相邻的像素组合成具有相似特征的区域。
其次，图像分割的方法有很多种，其中比较常用的有基于边缘的分割、基于区域的分割和基于深度学习的分割。
基于边缘的分割方法通过检测图像中的边缘来实现分割，常用的算法有Canny边缘检测算法和Sobel算子等。
基于区域的分割方法则是将图像分成具有相似特征的区域，常用的算法有基于区域生长的算法和基于分水岭的算法等。
最近几年，基于深度学习的分割方法取得了很大的突破，通过训练深度神经网络来实现图像分割，这种方法在一些大规模数据集上取得了很好的效果。
图像分割在许多领域都有广泛的应用。
在目标检测中，图像分割可以帮助将图像中的目标从背景中分割出来，从而更准确地进行目标识别和定位。
在图像编辑中，图像分割可以将图像中的不同物体分割出来，实现对不同物体的独立处理。
在医学影像分析中，图像分割可以帮助医生更好地分析和诊断疾病，比如肿瘤的分割和定位等。
此外，图像分割还在无人驾驶、视频监控等领域有着重要的应用。
然而，图像分割仍然面临一些挑战和困难。
首先，图像中的物体形状和大小各异，这使得分割算法需要具有一定的鲁棒性和适应性。
其次，图像中的噪声和纹理等因素会对分割结果产生影响，因此算法需要具备一定的抗噪性。
另外，图像分割的计算复杂度较高，特别是在大规模数据集上的应用，需要考虑算法的效率和实时性。
基于图论的图像分割算法的分析与研究
一
，
， ： ，ｅ ）
（ ２）
种经过改进 的基 于图论 的图像分 割算 法。
作 为相 似 度 的度 量 函数 ，前 者 的优 点 是 直 观 并 容 易
计算 ， 后者更接近实际情况但运算量 大。其中（ ，） ｙ 为两
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图像分 割 中使 用 的 图是 无 向加 权 图 ，这 样 的图 Ｇ （ Ｅ 由一些节 点 和节 点间 的连接 Ｅ组成 ， 中不 同 ， ） 其 节点 间的连接有不 同的权重 ｗ ｉ 。 图像来 说 ， （√） 对 每一个 像素就可作为一个节点 ，其向量空间可包含像 素的颜 色
信 息 和 位 置 信 息 。 而 两个 节 点 连 接 的 权 重应 反 映两 个 节 点 之 间 的差 异 或 相 似 度 。
域 内的像素建立连接 。
图像分割毕业论文
第一章绪论1.1课题的研究背景及意义随着信息技术的开展和不断深入，人们越来越多的利用计算机来帮助人类获取与处理各种信息。
据统计，在人类从外界获得的信息中有75%左右是来自视觉或者说图像信息，它是人类最有效的信息获取和交流方式，图像也因为其所含的信息量大、表现直观而在近年得到的广为宣传和应用的多媒体中占据了重要的地位。
图像分割是一种根本的计算机视觉技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤。
图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，是进行图像分析的第一步工作，也是解决起来比较困难的一个问题。
对于那些基于图像分割结果的接下来的任务，如特征提取、目标识别等的质量的好坏都取决于是否有一个质量比较好的图像分割结果，有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息，从而使得更高层的图像理解成为可能[1]。
1.1.1图像分割在数字图像处理中的地位为了弄清图像分割在数字图像处理中所处的地位，我们引入并使用“图像工程〞这个概念。
图像技术在广义上是各种与图像有关技术的总称。
图像技术种类很多，跨度很大，但可以将它们归在一个整体框架一一“图像工程〞之下。
图像工程是一个对整个图像领域进行研究应用的新科学，它的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个有特点的层次〔如图1-1所示〕：图像处理、图像分析和图像理解[2]。
图1-1图像分割在图像工程中的位置图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。
图像分析那么主要是对图像中感兴趣的目标进行监测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像理解的重点是在图像分析的根底上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始成像客观场景的解释，从而指导和规划行动。
图像处理、图像分析和图像理解具有不同的操作对象，参考图1-1图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理。
图像分析那么进入了中层，它侧重于对像素集合到目标的表达测量描述。
基于超像素的图像分割算法研究与优化
基于超像素的图像分割算法研究与优化随着计算机技术的不断发展，人工智能也日益成熟和普及，图像处理技术也在飞速发展。
图像分割技术是图像处理的重要分支之一，它是将一张图像分成多个子区域或者像素集合，并提取出每个子区域或将每个像素标记为一个对象的过程。
因此，图像分割技术广泛应用于图像处理、计算机视觉、医学图像处理等领域。
在图像分割中，超像素是近年来一个热门且高效的技术，它可以将图像划分成大小相等的区域块。
超像素的特征是区域内的像素具有相似的颜色、纹理、边缘等特征。
而超像素技术的目的是将大量的像素合并为几个超像素，从而降低计算复杂度和提高分割的准确度。
在常规的图像分割算法中，如基于阈值、基于边缘和基于区域的方法，可能会将同一对象中的像素分割到不同的区域，使得分割结果不理想。
而超像素的使用可以将同一对象中的像素合并到一个区域中，从而提高分割的精度。
然而，超像素算法也存在一些问题。
例如，超像素的数量、尺寸和形状等参数对算法的结果影响很大。
为了解决这些问题，研究人员对基于超像素的图像分割算法进行了优化，使得超像素算法在图像分割中具有更高的精度和效率。
一种常见的基于超像素的图像分割算法是SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）。
SLIC算法结合了超像素和K均值聚类算法，它首先根据像素的颜色和空间距离将图像分成若干个超像素。
然后，在每个超像素中进行迭代，计算每个像素与超像素的距离，实现像素的聚类。
然而，SLIC算法也存在一些缺点。
例如，算法不适用于具有大量纹理和变化较大的图像，因为它不能识别局部区域的纹理和结构。
此外，SLIC算法对于噪声敏感，容易将噪声像素聚为一类。
因此，需要对算法进行优化，以提高其准确性和鲁棒性。
一种改进的算法是SEEDS（Superpixels extracted via energy-driven sampling）。
SEEDS算法是一种快速和准确的算法，它基于能量函数对像素进行分割，而不是使用聚类算法。
AI技术在图像抠图处理中的应用研究
AI技术在图像抠图处理中的应用研究随着人工智能技术的快速发展，AI在图像处理中的应用也日益增多。
其中，图像抠图是一项重要的技术，它可以用于实现图像的去背景、图像合成等多种应用场景。
本文将探讨AI技术在图像抠图处理中的应用研究。
一、图像抠图的基本原理在进行图像抠图处理时，需要将图像中所需要抠取的内容从背景中分离出来。
传统的方法主要是利用人的视觉来进行裁剪，但是随着技术的发展，图像抠图技术已经初步实现了自动化。
有关图像抠图的理论大小有两个基本方法。
一种是基于全局方法，另一种则是基于局部方法。
基于全局方法的抠图算法主要利用全图像素信息进行优化抠图。
而基于局部方法则是先对图像进行分割，再对每一个像素进行独立处理。
二、AI 技术在图像抠图中的应用1. 深度学习深度学习技术在图像抠图中得到了广泛应用。
深度学习通过卷积神经网络和循环神经网络等技术实现了图像的特征自动提取，从而减少了手工特征提取的工作量。
随着深度学习的不断发展，更多的网络模型被提出，优化结果也越来越好。
2. GAN网络GAN网络是最近十年中深度学习技术的重要进展之一。
通过生成器和判别器两个组成部分相互协作，GAN网络能够生成高质量的图像。
在图像抠图处理中，GAN网络可以以无需背景样本为输入，生成与真实图像相同的抠图结果。
3. 应用软件AI技术的发展也推动了图像处理软件的应用的发展。
诸如Photoshop、fotor等图像处理软件开发出了自动图像抠图技术。
这些软件基于机器学习以及大量训练样本，能够识别并去除背景，节省了很多人力。
三、未来展望图像抠图技术属于计算机视觉领域，对图像识别技术和图像加工技术有很大的促进作用。
未来，AI技术在图像抠图的领域会不断发掘更多的潜力，在提升抠图质量和性能的同时，也将推动图像识别、图像处理等领域的进一步发展。
综上所述，AI技术在图像抠图处理中的应用研究正日益成熟，深度学习、GAN网络等新技术的不断涌现，为图像处理技术的自动化和精细化奠定了坚实基础。
四川大学-本科毕业论文-参考
本科毕业论文（设计）题目基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名杨明川学号0643041308年级06指导教师吕泽均教务处制表二Ο一年月日基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现计算机科学与技术专业学生杨明川指导老师吕泽均［摘要］随着数码设备在日常生活中的大量使用,以及各种图片在各个领域越来越广泛的应用，围绕着图片处理而出现的问题也变得越来越复杂.对于大多数没有学过专业图像处理软件的用户来说，想要从图片中抠出自己感兴趣的目标，或者是进而对其更换背景都是一件很困难的事。
因此一个简单的，智能的进行目标抠取的软件是极为必要的。
而完成这类软件的核心就是一个处理效果良好的图像抠取算法的实现。
GrabCut算法是目前在图像分割领域取得良好效果的数字图像抠取算法.综述了GrabCut算法的实现过程,并且介绍了根据算法抠取出来的感兴趣目标与背景所实现目标/背景保存，目标图像简单变换，目标背景替换等一系列辅助功能的完成方法。
最后在总结章节中,阐述了实现过程的一些特色与存在的问题,并且提出对未来的研究方向的展望和个人自己的理解.［主题词］图像分割；Grabcut算法；背景替换;Studying and implementing image cutouting algorithmbased on image segmentationComputer ScienceStudent：Yang Ming-chuan Adviser: Lv Ze-jun［Abstract］With the digital equipment widely used in daily life, and a variety of pictures in the more extensive application in various fields, centered on the problems of image processing become more and more complex。
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本科毕业论文（设计）题目基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名学号年级指导教师教务处制表二Ο一年月日毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订教研室（或答辩小组）及教学系意见基于图像分割的图像抠取算法的研究与实现计算机科学与技术专业[摘要] 随着数码设备在日常生活中的大量使用，以及各种图片在各个领域越来越广泛的应用，围绕着图片处理而出现的问题也变得越来越复杂。
对于大多数没有学过专业图像处理软件的用户来说，想要从图片中抠出自己感兴趣的目标，或者是进而对其更换背景都是一件很困难的事。
因此一个简单的，智能的进行目标抠取的软件是极为必要的。
而完成这类软件的核心就是一个处理效果良好的图像抠取算法的实现。
GrabCut算法是目前在图像分割领域取得良好效果的数字图像抠取算法。
综述了GrabCut算法的实现过程，并且介绍了根据算法抠取出来的感兴趣目标与背景所实现目标/背景保存，目标图像简单变换，目标背景替换等一系列辅助功能的完成方法。
最后在总结章节中，阐述了实现过程的一些特色与存在的问题，并且提出对未来的研究方向的展望和个人自己的理解。
[主题词] 图像分割；Grabcut算法；背景替换;Studying and implementing image cutouting algorithmbased on image segmentationComputer ScienceStudent：Yang Ming-chuan Adviser: Lv Ze-jun[Abstract]With the digital equipment widely used in daily life, and a variety of pictures in the more extensive application in various fields, centered on the problems of image processing become more and more complex. For the most users who did not learn the professional image processing software and want to cutout the interest target from the picture, or then replace the background are a very difficult thing. Therefore, a simple, intelligent software of cutoutting the target from the image is very necessary. The core of thecompletion of such software is a nice implementing of a good image-matting algorithm.GrabCut digital matting algorithm had achieved good results in the current field of image segmentation. In this paper ,it reviews the implementing if GrabCut algorithm ,and introduces some of the function’s implementing like goals/background saving,simply change on the target image, target background replacement,etc.After the introduction of function implementing, there are a demonstrating of the results in the corresponding function.In the last chapter, experimental results and problems are concluded, and propose directions for future research prospects and personal understanding.[Key Words]Image segmentation ; GrabCut ; Background replace目录1 绪论 (1)1.1课题研究的背景和意义 (1)1.2图像抠取软件及成果的现状 (2)1.2.1 综合化的图像处理软件 (2)1.2.2 单一化的图像处理软件 (3)1.3本文所做的主要工作 (3)2 图像分割简述 (4)2.1图像分割概述 (4)2.1图像分割的基本方法 (5)3.1.1 经典的图像分割方法 (5)3.1.2 新颖的图像分割方法 (8)3 算法实现的工具及技术简介 (10)3.1MFC概述[4] (10)3.1.1 MFC编程框架 (10)3.1.2 MDI应用程序构成 (12)3.2GDI+介绍 (15)3.2.1 GDI简介[5] (15)3.2.2 GDI+介绍 (15)3.3OPENGL简介 (16)3.3.1 OpenGL工作流程 (16)3.3.2 OpenGL图形操作步骤 (17)4 GRABCUT图像抠取算法简介 (18)4.1G RAPH C UTST算法简介 (18)4.2G RAB C UT算法简介 (19)4.3G RAB C UT算法准备 (20)4.3.2 高斯混合模型介绍 (20)4.3.2 GrabCut算法中的数据结构 (21)4.4算法过程描述 (22)4.4.1 算法初始化过程 (22)4.4.2 自学习的高斯组件 (22)4.4.3 最小分割 (23)4.4.4 算法流程介绍 (24)四川大学本科毕业论文基于图像分割的简单图像抠取算法的研究与实现5 GRABCUT算法及辅助功能的实现 (25)5.1G RAB C UT 算法的实现 (25)5.1.1 数据结构介绍及初始化 (25)5.1.2 高斯混合模型的建立的实现 (30)5.1.3 高斯混合模型的学习过程的实现 (31)5.2G RAB C UT 算法实现后的效果演示 (32)5.3目标对象处理 (32)5.3.1 可分离目标对象的标记 (32)5.3.2 目标图像大小的调整 (35)5.3.3 目标图像/合成图像的保存 (36)6 总结与展望 (41)6.1总结 (41)6.2展望 (41)参考文献 (42)声明 (44)致谢 (45)附录1 关键代码 (46)附录 2 翻译（原文和译文） (51)1 绪论本章节对课题研究的背景和意义,以及目前可用于实现图像抠取的软件的现状进行了介绍。
并在最后就本文所做的主要安排进行了简述。
1.1课题研究的背景和意义随着电子数码设备的普及，以及电子计算机，互联网的广泛使用，人们对各种图像的使用的频度的增加，广大用户对一些图像进行一些简单处理的需求也越来越多。
然而现在存在的一些专业图像处理软件并没能够很好的解决大部分用户的一些极为简单的需求。
如如何从图像中抠取出自己想要的对象如一个人，一辆车，再如如何简单快速的替换一些图片的背景这种极为简单的图像处理需求对一些不会使用专业图像处理软件的用户来说却非常困难的一件事。
大家都渴望出现一个简单却智能的图像处理软件，它不需要用户掌握及其高难度的操作，以及记忆大量操作命令，而仅仅是提供一个单一功能却易操作的可进行目标抠取，背景替换的图像处理软件。
并且对于会使用专业图像处理软件的用户来说，一个简单的目标抠取，背景替换的图像处理软件能够为他们在制作一些复杂项目时提供大量的素材来源，不用为了得到一张图像中的一个目标，而花费大量时间去利用专业软件从中抠取图像对象。