技术总结
本发明公开了一种图像的自动精细分割方法，包括以下步骤：1)通过具有实例分割功能的Mask RCNN算法对输入的原始图像进行初步的分割，得到初始掩膜；2)通过SLIC超像素分割算法对原始图像进行超像素分割得到超像素块，并结合超像素块对初始掩膜的边缘进行扩展；3)结合扩展后的掩膜和初始掩膜进行形态学操作得到GrabCut算法分割的初始三元图；4)利用改进的GrabCut算法建立高斯混合模型，并反复迭代高斯混合模型参数，最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。本发明分割所得到的物体掩膜，分割效果在直观上能保证物体的完整性，基本能够将物体的所有信息都分割出来，边缘精度较高，具有很好的视觉效果。
技术研发人员：周乾伟;詹琦梁;陈禹行;陶鹏;刘一波;李小薪;胡海根
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2019.10.08
技术公布日：2020.01.17