摘要

本文提出了一种交互式图像分割算法，该算法通过接收用户对目标物体及背景的标注信息，实现精确分割。首先，算法通过计算图像中每个像素点到标注位置的距离，将用户标注转化为交互地图。随后，在卷积神经网络中执行前向传播，输出初始分割结果。然而，初始结果中用户的标注位置可能存在误标情况。为此，本文设计了一种反向传播精化机制（Backpropagating Refinement Scheme, BRS），用于自动修正误标像素。实验结果表明，所提出的算法在四个具有挑战性的数据集上均优于传统方法。此外，本文还展示了BRS机制在其他计算机视觉任务中的通用性与适用性，通过将现有的卷积神经网络改造为支持用户交互的模型，进一步拓展了其应用潜力。