基于自适应SLIC的人体标准姿势图像分割

任义; 李重; 刘恒; 阳策

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基于自适应SLIC的人体标准姿势图像分割

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为了提高在复杂背景下人体图像分割的精度,提出了一种新的人体图像分割算法.该算法针对简单线性迭代算法(SLIC)在进行超像素块分割时需指定像素块个数的问题,借鉴CV能量模型,通过将图片极小化为多个区域进行水平集迭代分割,从而构造出自适应的超像素块,使得分割后的每个超像素块更贴合图像中的单个色块.然后结合人体平均模板,在图片上标记出感兴趣的人体标准姿势区域,提高了算法对复杂背景的抗干扰能力.最后利用k-means聚类算法将每个超像素块作为节点进行聚类,实现标准人体图像分割.在不同环境下采集多组图片进行实验,结果表明:该算法在保证了图像分割效率的情况下,提高了人体标准姿势的分割精度,对色度丰富的复杂背景抗干扰能力强.

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来源
《计算机系统应用》 |2019年第5期|102-109|共8页
作者
任义; 李重; 刘恒; 阳策;
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作者单位

浙江理工大学理学院;

杭州 310018;

浙江理工大学理学院;

杭州 310018;

浙江理工大学理学院;

杭州 310018;

浙江理工大学信息学院;

杭州 310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
超像素块; SLIC; CV能量模型; k-means聚类; 图像分割;

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