GrabCut在人体序列切片图像分割中的应用

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1、第21卷第12期2011年12月GrabCut在人体序列切片图像分割中的应用李嘉刚舄李小宁'，石杰S庄敏J陈戈I(1.中国海洋大学信息科学与工程学院，山东青岛266100；2.青岛市市立医院，山东青岛266071)M要:将GrabCul算法应用于人体序列切片图像分割•解决手动分割操作繁琐、效瘵低等冋题。在简要介绍GrabCut算法基础上，选取可视化帖国人体数据集(VKH)中肾脏部位的序列图像，利用该算法对肾脏逬行分割。通过VisualC++环境,在自主开发的三维人体甘脏结构虚拟现实软件(VRKidney)中实现「肾脏分割、修改功能、同一幅图像分割多个

2、对象功能等•与手动分割法、边界提取法的比较•蛰证了该方法具右•操作简单、高效的待点。研究表明GrabCut算法操作简单、分割效率高，可以很好完成人体序列切片图像的分割。关餐词：GrabCut；图像分割；韩国人体数据集中图分类号:TP31文献标识码:A文章编号:1673-629X(2011)12-0246-04ApplicationofGrabCutinHumanSeriallySectionedImageSegmentationLIJia-gang1,LIXiao-ning1.SHIJie2,ZHUANGMin*,CHENGe'(1・Collegeo

3、fInformationScienceandEngineering,OceanUniversityofChinafQingdao266100,China；2.QingdaoMunicipalHospital,Qingdao266071fChina)Abstract:ApplyingtheGrabCutalgorithminhumanseriallysectionedimagesegmentationcanwivetheproblemsofcomplicatedoperationandlowefficiencyinmanualsegmcntabon.

4、Basedontheessentia)principleGrabCut.selectserialimagesofkidneyfromvisibleKoreanhumandatasetandapplytheGrabCutalgorithmtoachieverenalsegmentation.ItfsimplementedinVRKidneyplatformwhichisdevelopedundertheconditionsofVisualC++fthefunctionofmodificationandsegmentingmultipleobjects

5、inoneimagearealsofin・ished.andtheefficieacyofthealgorithmisprovedbycomparingwithmanualmethodandboundextractionmethod.TheresearchshowsthatGrabCutalgorithmiseasytooperate,high-efficiencytosegmentauocandcanexcellentlycompletesegmentation.Keywords:GrabCut；imagesegmentation；visibleK

6、oreanhumandausetso引言图像分割是图像分析的基础，同时也是图像处理中的经典难题，其目的是把冃标对象从背景中分离出来，以便于进一步的处理y图像分割的算法也已有多种，其中比较典型包括基于区域的算法、基于轮廓的算法、基于聚类⑴的算法。而基于图论的图像分割算法是近年来图像分割领域的研究热点。在数字虎拟人体研究中，图像分割也是必不可少的步骤之一，然而目前对于人体序列切片图像分割大多采用手动方法，该方法操作繁琐、效率低下，完成整收稿日期：2011-05-23回日期：201】-08-27葛金项目：国家自然科学肇金項目(60873170)；教育部博士

7、点基金课眩(200804230003)作者简介:李嘉刚(1985■人男•硕f:生•研究方向为图像处理、虚拟现实;陈戈•博上•教授•研究方向为海洋遥感、海洋地理伯息系统、虚拟现实等。个人体或器官分割需要花费大竝的时间，文中采用基于图论的图像分割方法，用GrabCut2-41算法完成肾脏部位图像分GrabCut是一种交互式前娥提取”⑹算法，能冇效从复杂背景图像中提取前彊对象，算法分割精度、执行效率均较高•并且交互操作吐极少，町以较好地应用于人体序列切片图像分割。1GrabCut算法GrabCut是一种基于全周最优化思想的算法，首先将图像(Image)转化

8、成图(Graph),然后建立一个全局的评价函数，或者称作能试两数"，该塚数综合运用了边界和纹理两种信息,能星