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一般性物体的分割方法介绍（一）
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大家好，下面我将简单地介绍下我的研究方向——图像分割。我想把它做成一个系列，在自己学习的同时与大家分享自己的经验。要是看到文章对自己有帮助的，也请留个言，给我些写后续分割相关文章的动力。之后也很可能展示一下自己的实验。
（一）图像分割介绍
图像分割在我看来是一个非常基础的工作，它属于计算机视觉中的中层视觉任务。这是因为它是一个利用底层的信息（如颜色，纹理、边界以及对比度等等，）来建立模型，又作为很多其他应用的输入（视频监控、人体部件解析、人体属性分类等）。
大家平时在使用一些软件时，都会显式或者隐式地用到分割这个工具。比如在我们想从一张自己拍的照片里PS出想要的一个物品。用过PS的人会有这样子的体验：当自己把鼠标移动到想要的区域时，它会自动的分出物体区域，然后你通过调解尺度来做到很精细的抠图。在我看来，这样子的一个过程中需要考虑的有一下几点：
1.当用户在图像上交互后，怎么快速地将物体（或部分物体）分出来。
2.如何做到分割出来的物体的完整性。
3.用户交互方式的友好性。
现在，我们这里先来关注一下一些经典文献中使用的用户交互方式。
1.前背景用户画线
这个方式说白了就是，输入一个待分割的图像（里面包含一个感兴趣的物体），我们在它的物体部分画线，并且在不需要的背景部分画线，最后希望来获得前景物体的完整分割结果。
2.感兴趣物体外接矩形框
这个交互方式中有一个经典的方法是GrabCut（网上有代码）。他通过给感兴趣的物体画一个矩形框来将它分割出来，要是物体的表观（Appearance）不是很复杂，它能很快速地将物体分割出来，并且具有很好的完整性。当然，一次交互获得的结果往往不能让人很满意，后端作者加入了上面提到的前背景交互线（scrribles），来完善结果。
总的来说，现在出现的一些一般性物体的分割方法都是在此基础上的一些变形，只是用了不同的约束条件。比如说，要求用户输入一个包含物体的紧致的矩形框；假设分割出来的物体是尽量充满矩形框的；前后背景不一致性很大，等等。
所以说，现有最好的一般物体分割方法，在只能停留在数据集上（存在很大的表观变化，但一般分辨率很高），真正用于自然图像或者复杂条件下（光照、遮挡、低分辨率等）时，现存方法的泛化能力还是很有限的。
希望大家通过我的介绍对这个图像分割有一定的了解。
（to be continued...）
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