28、图像分割技术：GPU加速GrabCut与统计曲线差分法的应用

图像分割技术：GPU加速GrabCut与统计曲线差分法的应用

1. 基于GPU的快速GrabCut对象分割算法

在图像处理领域，图像分割是一个基础且具有挑战性的问题。传统的GrabCut算法是一种基于图割的广泛使用的图像分割算法，它所需的用户交互较少，分割精度高，但在基于大量像素估计高斯混合模型（GMM）参数时计算复杂度高，在像素层面建立图模型进行图像分割也很耗时。

为了克服这些缺点，提出了一种基于GPU的GrabCut算法，并在Nvidia GTX 580 GPU上通过CUDA框架实现。

1.1 GrabCut分割算法

GrabCut算法由Rother提出，通过迭代能量最小化进行分割。图像由RGB颜色空间中的像素Zn组成，为背景像素和前景像素分别定义了具有K个分量（通常k = 5）的全协方差GMM。引入一个向量为每个像素分配一个唯一的GMM分量，根据βn的值确定该分量来自背景或前景模型。

分割的吉布斯能量函数为：
[E(\beta, \theta, \mathbf{k}, \mathbf{z}) = U(\beta, \theta, \mathbf{k}, \mathbf{z}) + V(\beta, \mathbf{z})]
其中，(\theta)是背景和前景的灰度直方图，数据项U考虑颜色GMM模型定义为：
[U(\beta, \theta, \mathbf{k}, \mathbf{z}) = \sum_{n} D_{n}(\mathbf{k} {n}, \mathbf{z} {n}, \beta_{n}, \theta)]
其中，(D_{n}(\mathbf{k}