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基于多视点的三维重建系统是一种利用对物体多个角度拍摄一组图像集，经过相机标定、前景分割、三维数据生成等一系列过程重建出物体三维模型的技术。图像前景分割是该系统的核心组成部分之一，同时也是实现系统自动化的关键因素之一。自动化的图像前景分割，不仅能够为人们节省大量的时间和精力，而且能够大幅度提高三维重建系统的建模效率。
鉴于三维重建系统对于自动化的要求，本文对于三维重建系统中自动化的图像前景分割做了以下工作：
首先，通过对三维重建系统中现有图像集的观察，提出了一种针对特定图像集简便、高效的全自动前景分割算法，该算法基于颜色空间变换以及阈值化技术，虽然该算法具有一定的局限性，但是实验结果表明，对于适用的图像集该算法能够准确、高效地得到满意的分割结果，同时，这部分实验也说明了对于彩色图像来说，选择合适的颜色空间是至关重要的。
其次，结合三维重建系统中图像集的特点，提出了一种对Grab-cut算法的改进方案，在此基础之上，提出了一种基于自适应包围框检测的多图像前景分割算法，该算法只有首张图像需要用户交互地提供两个包围框，剩下的图像则利用自适应的包围框检测算法进行自动化的前景分割。
最后，对基于自适应包围框检测的多图像分割算法在三维重建系统中进行了大量的实验，并对部分实验结果进行了展示，实验结果表明，该算法具有较高的鲁棒性和准确性，基本满足三维重建系统中对图像前景分割结果的要求。