作者：王亚荣 徐秋平图像分割图割多尺度分析分水岭变换高斯混合模型
摘要：GrabCut算法利用高斯混和模型（GMM）以及迭代式的GMM参数估计模式，获得了高精度的全局最优分割结果，但海量的像素级处理单元及迭代求解模式使得算法效率不高。以GrabCut算法为基础，引入多尺度分析及分水岭变换，以塔式分解的多尺度分块图序列代替固定尺度的原始图像序列估计GMM参数，将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补，使得算法以较少样本快速确定GMM参数，分割精度不减而效率显著提高。实验表明了该算法的有效可行。
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