陶彬娇， 陈 倩， 潘中良， 李 萍

(华南师范大学物理与电信工程学院， 广州 510006)

基于Grab Cut和区域生长的服装图像前景提取算法

陶彬娇， 陈 倩*， 潘中良， 李 萍

(华南师范大学物理与电信工程学院， 广州 510006)

针对Grab Cut算法应用于服装检索系统中服装图像的前景提取时所存在的交互式和复杂背景提取效果差问题，首先提出了一种全自动化的Grab Cut算法，以实现自动根据背景情况，对单一背景和复杂背景图像分别采用不同的方法生成初始矩形框并进行前景提取. 由于该算法仍存在欠分割或过分割现象,故将该算法与区域生长算法相结合，给出了一种结合区域生长的全自动化Grab Cut算法. 实验结果表明，无论对于单一背景还是复杂背景的图像，改进算法的前景提取效果都明显优于传统算法，不仅能准确获取服装前景区域，而且对于服装内部的过分割问题也有很大的改善.

前景提取； Grab Cut算法； 区域生长算法； 服装图像检索

Keywords： foreground extraction; Grab Cut algorithm; region growth algorithm; clothing image retrieval

前景提取是图像处理和图像分析的基础. 在基于内容的服装检索系统中，无论是基于哪种特征的检索，服装图像的前景提取都是其中一个重要的步骤，前景提取效果的好坏将在很大程度上影响最终的检索效果.

近年来，已有不少学者对Grab Cut算法提出了不同的改进方式,如:基于显著图的交互式Grab Cut改进算法[1]及基于感兴趣区域的Grab Cut算法[2]，这2种算法相对于传统的Grab Cut算法在处理速度和精确度上都有所提高，但是仍采用交互的方式，不适合实际应用中对批量图像进行处理；……