【正文】 分割；Grabcut 算法；背景替換。 GrabCut 。并在最后就本文所做的主要安排進(jìn)行了簡述。然而現(xiàn)在存在的一些專業(yè)圖像處理軟件并沒能夠很好的解決大部分用戶的一些極為簡單的需求。大家都渴望出現(xiàn)一個簡單卻智能的圖像處理軟件，它不需要用戶掌握及其高難度的操作，以及記憶大量操作命令，而僅僅是提供一個單一功能卻易操作的可進(jìn)行目標(biāo)摳取，背景替換的圖像處理軟件。他只需要一些簡單操作就可快速得到他想要的效果。簡單是指的交互簡單，而智能則是指系統(tǒng)能更加智能的理解用戶的需求。這樣一個好的圖像分割算法的實(shí)現(xiàn)成果，就會變得極為有意義。在算法實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上想要制作出一個具有市場價值的軟件就變得極為容易進(jìn)行了。GrabCut 算法只要求極少的用戶交互，因此在今后的研究發(fā)展中結(jié)合一些其他的智能算法是完全可能實(shí)現(xiàn)完全智能化的，它可以自動找出圖片中的有意義對象，并且實(shí)現(xiàn)多個對象的組合，以便能夠更好滿足用戶的需求。綜上所述，對于 GrabCut 圖像摳取算法的研究與實(shí)現(xiàn)是極為價值的。這些圖像處理軟件中,要 么 一 些 軟 件 過 于 大 型 專 業(yè) ， 雖 然 提 供 了 異 常 強(qiáng) 大 的 功 能 ,卻 讓 初 學(xué) 者 望 而卻 步 ， 讓 專 業(yè) 人 士 效 率 不 高 ； 要 么 只是提供一項或幾項簡單的服務(wù),只是為了大量普通用戶才設(shè)計出爐的過 于 傻 瓜 ， 而 功 能 太 過 簡 單 ， 創(chuàng) 意 難 以 得 到 有 效 發(fā) 揮 ， 產(chǎn) 品 品 質(zhì) 和處 理 速 度 也 良 莠 不 齊 。 綜合化的圖像處理軟件這類軟件的數(shù)量非常多，它們雖然重心各有不同，但是從它們所提供的功能中是可以完成圖像摳取的操作的，不過由于這些軟件都是極為專業(yè)化，且功能眾多且強(qiáng)大，對單純?yōu)榱送瓿蓤D像目標(biāo)摳取的用戶來說，就有一點(diǎn)大材小用的感覺了。(1)PhotoShopPhotoshop 是由 Adobe 公司推出的跨越 PC 和 MAC 兩個平臺的的大型圖像處理軟件.它功能強(qiáng)大,操作界面友好, 主要應(yīng)用于圖像處理、廣告設(shè)計的一個電腦軟件。經(jīng)過 , 的不斷升級,直到目前最新的 cs5 版,功能強(qiáng)大,處理領(lǐng)域也寬廣, 支持眾多的圖像格式,對圖像的常見操作和變換都 做得非常精細(xì)。然而由于其功能異常強(qiáng)大使得并不是大部分用戶都能在短時間內(nèi)流利的使用其一些簡單功能。 它 能 完 成 數(shù) 碼 攝 影 相關(guān) 的 大 部 分 后 期 工 作 ， 拓 展 數(shù) 碼 攝 影 的 創(chuàng) 作 手 段 ， 從 而 深 化 數(shù) 碼 相 機(jī) 的 應(yīng) 用 。 Turbo Photo 相 冊 是 一 個 照片 管 理 、 瀏 覽 與 批 處 理 為 一 體 的 軟 件 。 Turbo Photo 編 輯 器 的 所 有 功 能 均 圍 繞 如 何 讓 照 片 更 出 色 的 主 題 設(shè) 計 。(3)光影魔術(shù)手　 　 光 影 魔 術(shù) 手 是 國 內(nèi) 比 較 受 歡 迎 的 圖 像 處 理 軟 件 ， 曾 被 很 多 主 流 期 刊 評 為 最 佳 圖 像處 理 軟 件 。 它 在 處 理數(shù) 碼 圖 像 及 照 片 時 非 常 高 速 、 且 實(shí) 用 。 它 無 須 改 寫 注 冊 表 ， 能 夠 非 常 方 便 的 移 除 。去背景操作就是制作遮罩的過程，所謂的去背景，指的是將特定的主體從背景中分離出來，以便進(jìn)行其它的后續(xù)設(shè)計。對于一般的去背景需求，KnockOut的處理效果都及為準(zhǔn)確，快速，且其需要的操作方便，容易。其僅僅是在處理光滑圖像有著較好的效果?？膳Ｓ跋竦挠姓掌庉嫻δ?。此外可牛影像還擁有數(shù)十種風(fēng)格特效和影樓特效，能夠使用戶快速為照片添加藝術(shù)效果；而且它還使得去紅眼，背景虛化這些看似復(fù)雜的操作，變得相當(dāng)簡單，即使是新手也能得到很好的處理效果。此 外 ， 可牛影像具 有 補(bǔ) 光 、 柔 和 等 6 大 自 動 修 復(fù) 能 力 ， 素 描 、 黑 白 、 懷 舊 等 數(shù) 十種 另 類 效 果 ， 以 及 其 他 一 些 延 伸 功 能 的 實(shí) 現(xiàn) 使 得 其 具 有 了 全 套 的 照 片 的 編 輯 功 能 。首先介紹了課題研究的背景與意義，再對目前可用于圖像摳取的軟件或研究成果進(jìn)行了簡單的介紹。第二章為圖像分割簡述。第三章為算法實(shí)現(xiàn)所涉及的工具及技術(shù)簡介。第四章為 GrabCut 圖像分割方法簡介。第五章為 GrabCut 算法及其輔助功能的實(shí)現(xiàn)。第六章為總結(jié)與展望。2 圖像分割簡述 圖像分割概述在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究中,圖像分割是圖像處理,模式識別和人工智能等許多領(lǐng),重要的關(guān)鍵步驟,也是非常基礎(chǔ)的研究領(lǐng)域. 圖像分割就是從圖像中把感興的目標(biāo)與背景分割開來，或從圖像中識別和解釋出有意義的物體實(shí)體而提取不同的圖像特征的操作。圖像分割是一個經(jīng)典的難題,到目前為止即不存在一種通用的圖像分割方法,也不存在一種判斷是否分割成功的標(biāo)準(zhǔn).按照圖像分割的定義,分割出的區(qū)域需要同時滿足均勻性和連通性的條件。而這些區(qū)域或者幾個區(qū)域的聯(lián)合就可以表示一個感興趣的對象。而目標(biāo)提取的結(jié)果的好壞對后續(xù)的處理操作有著非常重要的影響。而在視頻編碼，圖像檢索，人機(jī)互動，運(yùn)動監(jiān)測等研究領(lǐng)域中，往往只考慮感興趣區(qū)域的像素，所以好的圖像分割技術(shù)往往能促進(jìn)這些課題的研究發(fā)展。并且隨著計算機(jī)應(yīng)用范圍的增加，一些新的圖像分割的應(yīng)用領(lǐng)域也會慢慢誕生出來。而目前的研究對這個系統(tǒng)的認(rèn)識又不是很足，因此，要完全形成與人類視覺功能同樣強(qiáng)大的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，還需要一個漫長的過程?？傊?，圖像分割的重要地位必定只會得到的加強(qiáng)，而不會有所衰退。而根據(jù)其使用的信息類型的區(qū)別可將其分為全局閾值法和局部閾值法，或者單值法和多值法 [1,2]。閾值分割法，也可以看成是一個分類問題，比如單閾值分割中，相當(dāng)于把所有象素點(diǎn)分成兩類：目標(biāo)和背景。由此可見,基于閾值的圖像分割技術(shù),如果想要比較為復(fù)雜的背景下將目標(biāo)分辨并將其形狀完全提取出來,則對于閾值的選取是非常重要的。2） 區(qū)域增長技術(shù)，它僅適用于高反差的簡單圖象的分割，不能滿足灰度漸變或以某種紋理而不是灰度來表征不同區(qū)域的那些復(fù)雜圖象的分割。并且其在圖像的紋理信息分割方面具有很好的處理效果，它可以在灰度與局部特征值信息上進(jìn)行簡單的聚類分類，也可以利用統(tǒng)計均勻性檢測進(jìn)行復(fù)雜的分裂與合并處理。再對種子點(diǎn)周圍的領(lǐng)域進(jìn)行考查，找出具有相似性的像素，將其規(guī)為種子點(diǎn)所在的區(qū)域。初始的小區(qū)域可能是小的鄰域甚至是單個象素。從而最終完成整個分割過程。這些參數(shù)能夠反映區(qū)域?qū)儆谀膫€物體 [1,5]。如果這個值很大，則表示這個邊界的強(qiáng)度很大，即這兩個相鄰的區(qū)域擁有著很大的差異，則不需要進(jìn)行合并，它們的邊界也就不能消除，反之，若這個值較小，則認(rèn)為相鄰區(qū)域擁有很高的相似度，可以起先邊界消除完成合并。可以看出區(qū)域合并是一個反復(fù)迭代的過程，直到?jīng)]有區(qū)域再進(jìn)行合并時，才停止。3） 基于邊緣的分割圖像的邊緣是圖像最基本的特征之一,所謂邊緣是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋,物體與物體之間,基元與基元之間,因此,區(qū)域的邊緣的操作。基于邊緣的分割技術(shù)主要有基于點(diǎn)的檢測，基于線的檢測經(jīng)及基于邊緣檢測等幾種方法 [1,7]。而基于線的檢測有兩種方式，一種是利用線檢測模板進(jìn)行線檢測，另外是利用哈夫變換進(jìn)行直線檢測。邊緣檢測的基本問題是噪聲對圖像檢測精度的影響。因此，在微分運(yùn)算之前應(yīng)采用適當(dāng)?shù)钠交瑸V波以減少高頻分量中噪聲的影響。Canny 給出了評價邊緣檢測性能優(yōu)劣的三個指標(biāo)：① 好的信噪比，即將邊緣點(diǎn)判為非邊緣點(diǎn)，非邊緣點(diǎn)判為邊緣點(diǎn)的概率應(yīng)該比較低。③ 對單一邊緣僅有唯一響應(yīng)，即單個邊緣產(chǎn)生多個響應(yīng)的效率應(yīng)該比較低，并且虛假邊緣的響應(yīng)應(yīng)該得到最大的抑制。 新穎的圖像分割方法目前應(yīng)用于圖像分割的新方法非常的多，它們的應(yīng)用范圍也各有不同，處理效果即理論的成熟度也表現(xiàn)出了一些差異，下面就基于分形的圖像分割技術(shù)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割技術(shù)做一個簡單的介紹。而分形維數(shù)在一定程度上對物體表面的粗糙度有著一定程度的反映，而自然物體與人造物體在分形維數(shù)上有著很大的差異，這樣就可以利用這個特征從自然背景中提取出人造物體。(1) F 具有精細(xì)的結(jié)構(gòu)，即有任意小比例的細(xì)節(jié)。(3) F 通常具有某種自相似形式，可能是近似的或統(tǒng)計的。(5)在大多數(shù)令人感興趣的情形下，F(xiàn) 可以以某種非常簡單的方法產(chǎn)生，可能由迭代產(chǎn)生。所謂自相似，是指系統(tǒng)的總體和部分之間，這部分和那部分之間具有的相似性。自相似性具有標(biāo)度不變性，其嚴(yán)密的量化方法至今未形成，僅能借助計算機(jī)模擬 [2,3]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像分割中的應(yīng)用目前也有了極大的發(fā)展。經(jīng)過這樣的決策機(jī)制處理后，圖像中各個區(qū)域就由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確認(rèn)的類別進(jìn)行了標(biāo)志。脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNNs）是通過模擬貓的視皮層神經(jīng)元模型和為了獲得高性能圖像處理仿生而開發(fā)的。Eckhorn 模型為研究小型哺乳動物的視覺皮層提供了一個簡單而有效的工具，并很快在圖像處理方面獲得了具有重大應(yīng)用潛力的認(rèn)可。在過去的十年中，PCNNs 已被用于圖像處理的各種應(yīng)用，包括：圖像分割，特征生成，面部提取，運(yùn)動檢測，區(qū)域生長，減少噪聲等。網(wǎng)絡(luò)中的每個神經(jīng)元對應(yīng)一個像素的圖像輸入，接收其對應(yīng)的顏色信息（如強(qiáng)度）作為外部刺激。 外部和地方刺激在內(nèi)部激活系統(tǒng)相結(jié)合直到它超過一個動態(tài)的門限值，然后就倒輸出一個脈沖。 輸出的脈沖時間序列包含圖像信息的輸入，可為各種不同的圖像處理應(yīng)用，如圖像分割和特征生成，利用。四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 基于圖像分割的簡單圖像摳取算法的研究與實(shí)現(xiàn)83 算法實(shí)現(xiàn)的工具及技術(shù)簡介在 GrabCut 算法的實(shí)現(xiàn)過程中，整個算法的實(shí)現(xiàn)都是建立在 MFC 框架之上的。另外為了很好的完成GrabCut 算法的圖像輸入及顯示工作，在其實(shí)現(xiàn)中分別用到了 GDI+中 CImage 類和OpenGL 中的繪制函數(shù)來完成。MFC 中所包含的各種類組合起來構(gòu)成了一個應(yīng)用程序框架，它的目的就是讓程序員在此基礎(chǔ)上來建立 Windows 下的應(yīng)用程序，這是一種相對 SDK 來說更為簡單的方法。Microsoft Visual C++提供了相應(yīng)的工具來完成這個工作：AppWizard 可以用來生成初步的框架文件（代碼和資源等） ；資源編輯器用于幫助直觀地設(shè)計用戶接口；ClassWizard 用來協(xié)助添加代碼到框架文件；最后，編譯，則通過類庫實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用程序特定的邏輯 [4,1]。這樣這些類庫就可以對 Win32 應(yīng)用程序編程接口，應(yīng)用程序概念，OLE 特性，ODBC 或 DAO 數(shù)據(jù)庫訪問等功能進(jìn)行封裝。例如：class CWnd 是一個 C++ window object，它把 Windows window(HWND)和 Windows window 有關(guān)的 API 函數(shù)封裝在 C++ window object 的成員函數(shù)內(nèi)，后者的成員變量 m_hWnd 就是前者的窗口句柄。而對于這一套過程的實(shí)現(xiàn)每一四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 基于圖像分割的簡單圖像摳取算法的研究與實(shí)現(xiàn)9次使用的代碼都極為類似，這就造成了過多的重復(fù)操作。另外，MFC 還對文檔視圖模式進(jìn)行了封裝支持，而文檔就表示了用戶操作的數(shù)據(jù)對象，而視圖則被視為完成對數(shù)據(jù)對象操作的接口，用戶通過對視圖的操作就可以完成對數(shù)據(jù)對象的查看及處理。而這一套接口的實(shí)現(xiàn)又極為繁瑣，因此，MFC 的 OLE 類對 OLE API 大量的復(fù)雜工作進(jìn)行了封裝，這些類提供了實(shí)現(xiàn) OLE 的更高級接口 [4,3]。2）繼承 MFC 擁有一個龐大的類庫，這些類庫對 MFC 所能夠提供的功能進(jìn)行了很好的封裝。首先，MFC 抽象出眾多類的共同特性，設(shè)計出一些基類作為實(shí)現(xiàn)其他類的基礎(chǔ)。從這個兩個類派生出的子類都具有這兩個類的特性.3）虛擬函數(shù)和動態(tài)約束 MFC 是在 C++的基礎(chǔ)上構(gòu)建的,它對 C++中的虛函數(shù)與動態(tài)約束都提供了很好的支持,并且 MFC 還建立了消息映射機(jī)制來對過多的使用虛函數(shù)所帶來的如程序臃腫,內(nèi)存消耗過大,，MFC 類就為提供了豐富的編程接口。這樣 MFC 框架就能夠完成用戶所期望的處理效果.4） MFC的宏觀框架體系 MFC 對一切用于更好的使用戶進(jìn)行應(yīng)用程序開發(fā)的功能,動態(tài)約束,及它們間的一些關(guān)系與相互作用都進(jìn)行了很好的封裝。而在不同的應(yīng)用程序的開發(fā)過程，僅僅是對不同模板的使用而已。例如，如果要使應(yīng)用程序能夠建立在消息映射的機(jī)制上，MFC 就必須對消息映射機(jī)制的過程做很好的實(shí)現(xiàn)，即對整個消息獲取，消息處理等一系列的操作都必須預(yù)定義四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 基于圖像分割的簡單圖像摳取算法的研究與實(shí)現(xiàn)10其操作的流程及處理方式。雖然對于大多數(shù)的用戶來說，在不明白 MFC 的一些內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的情況下，也能做出一些良好的應(yīng)用。總之，MFC封裝了 Win32 API，OLE API，ODBC API 等底層函數(shù)的功能，并提供更高一層的接口，簡化了 Windows 編程。MFC 提供了一個 Windows 應(yīng)用程序開發(fā)模式，對程序的控制主要是由 MFC 框架完成的，而且 MFC 也完成了大部分的功能，預(yù)定義或?qū)崿F(xiàn)了許多事件和消息處理，等等。MFC 是 C++類庫，程序員就是通過使用、繼承和擴(kuò)展適當(dāng)?shù)念悂韺?shí)現(xiàn)特定的目的。實(shí)現(xiàn)這種功能的基礎(chǔ)是 C++對繼承的支持，對虛擬函數(shù)的支持，以及 MFC 實(shí)現(xiàn)的消息映射機(jī)制。這些文件可分為四類：頭文件（.h） ，實(shí)現(xiàn)文件(.cpp)，資源文件(.rc)，模塊定義文件(.def)，等 [4,6]。四川大學(xué)本科畢業(yè)論文