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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。图像分割是将图像分成互不相交、各具特性的区域并能提取出感兴趣目标的过程和技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤，其分割质量直接影响到后期的图形分析、理解和识别的质量。

目前图像分割的方法多种多样，本课题主要研究grabcut算法，在了解图论基本知识后，通过学习graphcut算法原理，进一步学习grabcut方法的原理，并实现给定图像的目标分割。期望本课题研究的结果，能给出graphcut和grabcut两种算法的区别，并在此基础上利用grabcut方法编程实现给定图像的目标分割。

国内外研究现状

图论是一门以研究边和结点所构成图形为内容的古老的数学理论学科，现已经作为一个强有力的数学工具被成功地用于图像分割，而基于图的最小割集理论的能量函数最小化分割方法，在计算机视觉图像分割领域，引起了越来越多的人的高度关注，最具代表性的是graphcut和grabcut算法。

2. 研究的基本内容

了解图论基本基本知识，掌握基于图论的图像分割的基本原理，在学习GraphCut基本原理的基础上，进一步学习GrabCut方法的原理，并在基础上采用GrabCut方法编程实现给定图像的目标分割。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

学习图论的基本知识，学习graphcut算法和grabcut算法，比较两种算法的不同，重点研究grabcut算法，并设计代码，编程实现图像的目标分割。

进度安排：

4. 参考文献

[1]章毓晋.图像分割[m].科学出版社.2001

[2]r c gonzales and r e woods.数字图像处理[m].阮秋琦，阮宇智译.电子工业出版社.2003

[3]舒鸿新.基于grabcut的图像切割算法研究与实现.科技研究.2014