摘 要：Grab cut是一种基于Graph cuts算法原理改进而来的交互式分割算法，很多情况下有着很好的分割效果，但是在图片的背景与前景具有很高相似度时，分割效果很不理想。随着数码技术的发展，人们需要处理的图像越来越多，对如何提高算法的分割效果、执行效率及改善交互方式的研究具有深远意义。对Grab cut算法以及在HSV颜色空间下的Grab cut算法和自适应Grab cut算法进行了研究。

关键词：Grab cut； HSV颜色空间； 自适应Grab cut

中图分类号：TP312

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2015）005-0065-03

作者简介：黄玲玲（1990-），女，四川广安人，西南交通大学信息科学与技术学院硕士研究生，研究方向为数字图像处理。

0 引言

图割算法是目前广泛使用的交互式图像分割算法之一，该方法将图像分割过程转化为求解包含区域信息和边界信息的能量函数最小化过程。基于该理论提出的分割算法包括：交互式Graph cut算法[1]、Grab cut 算法[2]、Lazy snapping算法[3]等。图割算法摒弃了传统的自然图像抠图技术中的三分图输入，将自然图像抠图问题转换成下面两个问题：①找出自然图像中前景与背景之间的边界，也就是把需要抠图的自然图像分割成前景部分和背景部分；②根据上一个问题中得到的分割信息，对前景的边缘部分进行细化，从而达到自然图像抠图的目的。

Grab cut算法与其它图割算法相比，交互方式简单且分割效果好，在图像分割、图像识别等领域被广泛运用。但是该算法对于前景和背景具有很高相似度的图片分割效果不理想，同时由于GMM模型的迭代求解过程复杂，使得算法时间花销大。……