本文旨在通过将分割过程分为分层步骤来加快分割算法“ Grab Cut”。 Grab Cut算法通过颜色聚类概念对图像进行分割,并且该过程需要大量迭代才能收敛。 因此,这是一个耗时的过程,我们有兴趣改进此过程。 在这项研究中,我们采用了分层处理的思想。 第一步是在低分辨率下进行计算以使迭代更快,而第二步使用第一步的结果以原始分辨率进行迭代,从而可以减少总执行时间。 具体而言,低分辨率图像的分割将导致原始分辨率下的分割产生高速且类似的分割结果。 因此,一旦低分辨率的迭代收敛,我们就可以利用分割结果的参数来初始化原始分辨率下的下一个分割。 这样,将通过初始化这些参数来减少原始分辨率下的分割迭代次数。