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肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

陶彬娇 陈倩 刘寿强 李萍

陶彬娇, 陈倩, 刘寿强, 李萍. 肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2018, 50(3): 113-119. doi: 10.6054/j.jscnun.2018064
引用本文: 陶彬娇, 陈倩, 刘寿强, 李萍. 肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进[J]. 华南师范大学学报(自然科学版), 2018, 50(3): 113-119. doi: 10.6054/j.jscnun.2018064
Improvement of foreground extraction of garment image based on skin color detection combined with Grab Cut[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2018, 50(3): 113-119. doi: 10.6054/j.jscnun.2018064
Citation: Improvement of foreground extraction of garment image based on skin color detection combined with Grab Cut[J]. Journal of South China normal University (Natural Science Edition), 2018, 50(3): 113-119. doi: 10.6054/j.jscnun.2018064

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

doi: 10.6054/j.jscnun.2018064
详细信息
    通讯作者:

    陈倩

  • 中图分类号: TP301.6

Improvement of foreground extraction of garment image based on skin color detection combined with Grab Cut

  • 摘要: 为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-09-10
  • 修回日期:  2018-03-15
  • 刊出日期:  2018-06-25

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