题目：基于图割的交互式图像分割技术研究

图像分割是依据像素点的不同差异特征，将图像划分成多个不相交区域的集合，并提取感兴趣区域的技术和过程。它是数字图像处理的一条分支，其结果的好坏会直接影响模式识别、机器学习等众多领域的研究与发展。

基于图割的图像分割方法是近些年来备受关注的分割方法。它以马尔可夫随机场为图像模型，运用最大流最小割理论最小化能量函数，通过建立图像与图之间的映射关系，最终获得分割结果。

本文以图割理论作为理论支撑，从多个方面进行研究与改进，具体研究内容及创新点如下：

(1)对图像分割领域进行详细总结，重点介绍了图割的基本原理以及近几年图割领域的发展状况和改进策略。

(2)对图割领域的基本知识进行总结，主要包括马尔可夫随机场的基本理论、网络流模型、最大流最小割理论、图像与图之间的映射关系等。对基于图割的Grabcut算法进行了研究分析，重点介绍高斯混合模型的数学理论基础和广泛应用。

(3)Grabcut算法所建立的网络图模型中，每个节点属于前景或背景的概率只与其自身特征有关，而与其他像素点无关，致使节点之间的相互关联性较弱，容易造成部分区域被错误标记。特别对于人脸图像中的人眼区域，由于其特征与周边区域的特征差异较大，在应用Grabcut进行图像分割时，很容易被误判为背景剔除，造成分割结果不完整。针对这一问题，提出一种结合权值优化与CS-LBP纹理特征的改进算法。利用多尺度分水岭算法对图像进行预分割，构建区域邻接图，降低网络图中节点的个数；对每个区域进行颜色和纹理特征的提取，丰富网络图中节点所包含的特征信息；设计权值迭代优化算法使区域的数据项权值与周边分块区域的权值相互关联，采用自适应参数将纹理约束项引入能量函数，并将改进后算法应用于人脸图像分割，获得较好分割结果。经过实验对比，上述方法有效提高了人脸图像的分割效率。

(4)对于含噪或含遮挡物的图像，传统基于形状先验的方法需要人为调整图像各部分区域受到形状先验的约束强度，一方面增加了交互的复杂程度，另一方面由于图像中每个像素点包含的噪声和颜色强度不同，如果过多地依赖于形状先验模板来约束分割过程则可能会降低最终图像分割的准确度。针对上述问题，提出加入自适应形状先验权重系数的思想，自适应调节形状先验信息对分割过程的约束强度。同时高斯混合模型参数估计阶段时间复杂度高也是制约Grabcut算法快速发展的重要因素，本论文提出多阶抽样高斯混合模型，采用较少的像素点估计参数，从而有效地降低所耗时间，提高原始算法整体执行速度。实验结果表明，改进后的算法在分割含噪或含遮挡物图像时，鲁棒性更强，分割精度更高，时间更短，适用范围更广。