數(shù)字圖像的透明度提取【文獻綜述】

1、畢業(yè)設(shè)計文獻綜述畢業(yè)設(shè)計文獻綜述計算機科學(xué)與技術(shù)計算機科學(xué)與技術(shù)數(shù)字圖像的透明度提取數(shù)字圖像的透明度提取【摘要】數(shù)字圖像處理技術(shù)是當(dāng)今計算機科學(xué)與視覺技術(shù)一個非常熱門的領(lǐng)域，尤其以圖像分割技術(shù)更為活躍。隨著圖像分割技術(shù)的快速發(fā)展，分割效果比以前有了很大的改善與提高。尤其是一些新穎的算法和模型的提出，更促進了該領(lǐng)域的發(fā)展。本文提到的數(shù)字圖像的透明度提取采用了基于隨機場與隨機游走理論的方法，通過用戶交互，半自動處理來達到目標對象的提取。但基

2、于隨機理論的模型魯棒性不強，適用范圍有限，這些問題同時也是圖像分割領(lǐng)域尚未完全解決的難題。對于圖像分割技術(shù)，當(dāng)圖像的前背景過渡區(qū)域過大，或者前景存在大量空洞時，通常難以取得令人滿意的分割結(jié)果。通過通道將圖像中的像素分為前景和背景，來?達到對象分割。這就是本文所說的透明度技術(shù)。目前透明度提取技術(shù)包括基于Trimap的透明度提取技術(shù)和基于線條啟發(fā)式的透明度提取技術(shù)。線條啟發(fā)式的透明度提取技術(shù)不需要太多的用戶交互，但這樣時間復(fù)雜度就會提高，穩(wěn)

3、定性也比較差，所以本文將討論基于Trimap的透明度提取。關(guān)鍵詞：圖像分割隨機場隨機游走數(shù)字圖像處理透明度提取一、研究歷史與現(xiàn)狀值的概念由三個不同的領(lǐng)域提出：計算機圖形學(xué)，電影和電視業(yè)，以及遙感。最初在圖形學(xué)?中值的應(yīng)用是為了“SoftFilling”，即改變反走樣區(qū)域例如一條邊界的色彩值。Finikin和?Barsky發(fā)表了當(dāng)值未知但是原始前景和背景色彩已知的情況下最為綜合的技術(shù)文章。邊界上一?個像素點的色彩被假定為落在由原始色彩展開

4、的色彩空間的矢量子空間中。這項技術(shù)對于兩個物體之間不超過四種的色彩有效。Mitsunage等人研制了一個更加健壯的估計值的系統(tǒng)。該系統(tǒng)假設(shè)?值的梯度在與邊界交叉時是和多維梯度矢量的模成比例的。將圖像的梯度矢量投影到一個連接前?景的平均色彩和背景的平均色彩的參考矢量上會增加信噪比。然而如毛發(fā)和水這樣的物體不親人這一條假設(shè)。在相當(dāng)長的一段時弊內(nèi)，電影和電視工作者使用藍色屏幕進行簡單的景物提取，被攝物置于一張藍色屏幕前，錄制完畢后膠片上的藍色

5、屏幕被其他的背景所替代。Smith和Blinn非常詳細的研究了這種“藍屏”問題，發(fā)現(xiàn)僅僅在最簡單的情況下才存在唯一的物象提取結(jié)果，他們證明：如果能在兩張任意對應(yīng)像素點都不同的背景屏幕下拍攝前景物體，那么在通常的情況下可以得到關(guān)于前2Alphachannelestimationinhighresolutionimagesimagesequences.InCVPR2001pages106310682001.[2]SunJ.JiaJ.Tang

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