數(shù)字圖像的透明度提取【文獻(xiàn)綜述】

1、畢業(yè)設(shè)計(jì)文獻(xiàn)綜述畢業(yè)設(shè)計(jì)文獻(xiàn)綜述計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)科學(xué)與視覺技術(shù)一個(gè)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(jìn)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(jī)場(chǎng)與隨機(jī)游走理論的方法，通過(guò)用戶交互，半自動(dòng)處理來(lái)達(dá)到目標(biāo)對(duì)象的提取。但基

2、于隨機(jī)理論的模型魯棒性不強(qiáng)，適用范圍有限，這些問(wèn)題同時(shí)也是圖像分割領(lǐng)域尚未完全解決的難題。對(duì)于圖像分割技術(shù)，當(dāng)圖像的前背景過(guò)渡區(qū)域過(guò)大，或者前景存在大量空洞時(shí)，通常難以取得令人滿意的分割結(jié)果。通過(guò)通道將圖像中的像素分為前景和背景，來(lái)?達(dá)到對(duì)象分割。這就是本文所說(shuō)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(shí)間復(fù)雜度就會(huì)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(jī)場(chǎng)隨機(jī)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(gè)不同的領(lǐng)域提出：計(jì)算機(jī)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(gè)像素點(diǎn)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(xiàng)技術(shù)對(duì)于兩個(gè)物體之間不超過(guò)四種的色彩有效。Mitsunage等人研制了一個(gè)更加健壯的估計(jì)值的系統(tǒng)。該系統(tǒng)假設(shè)?值的梯度在與邊界交叉時(shí)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(gè)連接前?景的平均色彩和背景的平均色彩的參考矢量上會(huì)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(zhǎng)的一段時(shí)弊內(nèi)，電影和電視工作者使用藍(lán)色屏幕進(jìn)行簡(jiǎn)單的景物提取，被攝物置于一張藍(lán)色屏幕前，錄制完畢后膠片上的藍(lán)色

5、屏幕被其他的背景所替代。Smith和Blinn非常詳細(xì)的研究了這種“藍(lán)屏”問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)僅僅在最簡(jiǎn)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(duì)應(yīng)像素點(diǎn)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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