一种基于采样的图像集分割方法

本发明公开了一种基于采样的图像集分割方法，具体步骤如下：

1. 图像选取：

   • 提取图像集中所有图像的颜色直方图，生成特征向量；
   • 对特征向量进行聚类分析。

2. 采样图像分析：

   • 提取采样图像的前景和背景颜色分布信息。

3. 相似匹配：

   • 对采样图像进行目标图像的相似匹配操作。

4. 目标图像前景概率计算：

   • 基于单张采样图像，计算目标图像的前景概率。

5. 前景概率计算：

   • 计算目标图像的前景概率。

6. 吉布斯能量最小化：

   • 构造吉布斯能量最小化模型。

7. 图分割求解：

   • 通过图分割方法，求解每个像素对应的前景或背景结果。

本发明的显著优点在于，它可以极大地减少在针对大规模图像集进行前景和背景分割操作时所需的大量用户交互。

本发明公开了一种基于采样的图像集分割方法，包括以下步骤：图像选取：提取图像集所有图像的颜色直方图的特征向量，进行特征向量聚类；提取采样图像的前景和背景的颜色分布；采样图像对于目标图像的相似匹配；基于单张采样图像的目标图像的前景概率计算；计算目标图像的前景概率；构造吉布斯能量最小化并通过图分割求解每个像素对应的前景或背景的结果，对构造好的吉布斯能量最小化式，使用图分割方法分割图像。本发明的显著优点是可以极大的减少一个大规模图像集的每一幅图像都进行前景和背景分割操作中所需的大量用户交互。