基于图割的闪光夜景人像自动分割方法

摘要：

图像前景分割作为目标检测、图像融合的关键步骤，是当前图像处理与计算机视觉领域的研究热点。特别是在普通相机拍摄的夜景人像中，由于闪光的原因导致人像与背景的可视效果欠佳，分割算法存在极大挑战。为此，该文面向同步获取的闪光与非闪光图像，提出了一种基于人像检测和多源信息融合的人像分割方法。该算法首先采用梯度直方图特征(HistogramofGradient,HOG)作为表观描述，通过支撑向量机(SupportVectorMachine,SVM)实现夜景行人检测。在此基础上，根据两类图像的变化统计特征设计了代价函数，具体包括闪光图像变化分布、颜色信息，以及匹配变换估计信息等。最后利用图割方法(GraphCut,GC)实现代价函数最优求解，并以此为依据提取夜景人像。针对多组夜景人像的分割实验结果表明，该文方法减少了传统人像分割算法的交互过程，可以实现对夜景人像区域的自动提取。

关键词：图像分割、夜景图像、图割

分类号：TP37(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：96-99,102