自然圖像摳圖方法的研究.pdf

1、數(shù)字摳圖技術(shù)是把圖像中的特定部分從其他部分中分離出來的一種圖像處理技術(shù)，它在圖像處理、影視制作及虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域有著廣泛的應用。最初出現(xiàn)的藍屏摳圖技術(shù)和差異摳圖技術(shù)對圖像背景都有嚴格的限制，使用起來都有一定的局限性也很不方便。而隨后出現(xiàn)的自然圖像摳圖技術(shù)因?qū)D像背景不做限制，應用起來很方便，受到了越來越多的關(guān)注。 自然圖像摳圖技術(shù)主要通過操作者手工標定前、背景提示信息，然后利用這些提示信息和事先假定的圖像統(tǒng)計分布特性，建立摳圖模型求

2、解掩像圖，進而通過掩像圖將前景目標從背景中提取出來。如何建立快速、準確、有效的摳圖模型，一直是自然圖像摳圖技術(shù)研究的重點。 本文對自然圖像摳圖技術(shù)進行研究，并分析比較目前出現(xiàn)的多種自然圖像摳圖方法的優(yōu)缺點。本文的主要工作包括： 1．研究分析基于采樣的摳圖方法中較有代表性的Bayes摳圖算法，該算法在速度和效果方面取得比較好的平衡，對于一些背景比較復雜的圖像，其也能夠獲得比較好的摳圖效果。但其未定義貝葉斯框架中的平滑約束項

3、，從而導致生成的掩像圖容易出現(xiàn)脈沖噪音，本文以提高摳圖效果為目的，考慮分簇采樣點所占比重對α值估算準確度的影響，在貝葉斯框架中嵌入一個含比重因子的平滑約束項表達式，進而提出一種改進的Bayes摳圖算法。實驗結(jié)果表明改進后的算法，有效的消除了脈沖噪音，使生成的掩像圖更為光滑，取得了更好的摳圖效果。 2．分析采樣傳播相結(jié)合的摳圖方法中最具代表性的魯棒摳圖，并在算法思想的理論上與基于采樣的摳圖方法進行比較，說明該方法的優(yōu)越性，然后通過