学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

图像—视频抠像技术的研究

作　者: 杜振龙
导　师: 鲍虎军
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 图像抠像视频抠像阴影抠像泊松方程 Graph Cuts 时空一致性分割合成视觉突出性
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2007年
下　载: 963次
引　用: 12次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着数字获取技术的发展，家用数字产品的普及，数字传媒业的兴起，影视业的火爆，虚拟、增强现实技术在工业领域的深入应用，……，图形学与人们日常生活的联系是越来越紧密、越来越密切。图形学的根本任务是真实地表示客观世界，表现真实、操作方便、响应快捷是表示的基本要求。但真实地表示复杂物体，例如毛发、阴影、树木等，目前还是图形学的研究难点和热点之一。数字抠像技术用于抽取图像、视频的感兴趣物体，并将抽取物体合成到新场景，这种基于图像的2D操作方式一定条件下能够实现对复杂几何物体的表示和操作，本文主要研究复杂物体的数字抠像技术及关键问题。本文研究了提示驱动的图像抠像、基于视频时空体的视频抠像、单张室外图像的阴影抠像和光照一致图像合成四个问题。图像抠像包括软抠像和硬抠像。由于受交互中离群数据的影响，基于Graph Cuts的抠像方法需要对抠像结果进行多次补充修改。提出了一种提示驱动的硬抠像方法，利用图像保持空间局部性转换后的次小拉普拉斯特征向量将图像划分为连通区域和孤立区域，用来辅助用户交互，避免了用户交互的盲目性，能够一次完成抠像。泊松抠像方法假定前景、背景亮度光滑变化，把梯度作为抠像保持特征，易产生模糊细节，需多次局部操作细化抠像。本文改进了泊松抠像方法，将张量作为保持特征，能够抠取细节保持的较高质量抠像。视频时空体同时表现视频的时间特性和空间特性，可用来辅助视频抠像。巨量的图节点数限制了基于Graph Cuts的视频抠像方法所能处理的视频长度。基于视频时空体，提出了抠取刚性物体的层次式3D Graph Cut算法，能够以笔划交互快速地完成抠像。该算法先在低分辨率视频完成初始抠取，然后逐级投影到高分辨率视频，减少了所处理的图节点数目，提高了抠像效率。逐帧抠像方式很难产生时空一致的视频抠像，提出了基于视频时空体的泊松视频抠像方法，将抠像操作作为一个整体进行处理；跟踪关键帧掩码生成掩码图像序列；用双共轭梯度法求解含有千万个未知数的线性方程组，能够产生时空一致的视频抠像。从单张室外无定标图像中抠取复杂物体的阴影属于欠约束问题，它包括三个子问题：阴影区判断、阴影抽取和阴影区纹理恢复。本文提出了基于物理光照模型的阴影抽取方法，以近似方式计算照片的光照环境、漫射系数和太阳光遮挡系数。根据室外阴影的特点光顺阴影抠像，从而能抽取出真实的阴影。相比于已有的阴影抽取方法，本文的方法能很好地处理软影区，且阴影去除区域能无缝地融合到图像中。合成不同光照环境中获取的图像会产生不真实的效果。为了将抠像无缝地合成到其它背景图像，提出了一种保持视觉突出性的光照一致图像合成方法。该方法首先根据亮度和色度的综合特性计算视觉突出性，再对齐抠像和背景图像的颜色主轴，然后用视觉突出性约束图像合成，从而能合成出既保持抠像的视觉突出性又光照一致的图像。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
第一章绪论  11-32
  1.1 数字抠像问题  12-13
  1.2 图像抠像  13-22
    1.2.1 环境抠像  13-15
    1.2.2 硬抠像  15-17
    1.2.3 硬抠像与图像分割的关系  17-20
    1.2.4 软抠像  20-22
  1.3 视频抠像  22-26
    1.3.1 视频时窄体  23-24
    1.3.2 视频交互  24-25
    1.3.3 视频物体抠取  25-26
  1.4 阴影抠像  26-28
  1.5 图像合成  28-30
  1.6 本文的工作  30-32
第二章提示驱动的图像抠像  32-56
  2.1 相关工作  33
  2.2 提示驱动的图像抠像  33-47
    2.2.1 预备知识  34-37
    2.2.2 基于图表示的交互式抠像  37-38
    2.2.3 用户交互蕴含的提示  38-40
    2.2.4 节点间的区分性表示  40-42
    2.2.5 保持局部性的图像空间转换  42-44
    2.2.6 提示驱动的图像抠像  44-47
  2.3 用户交互区域的扩散  47-49
    2.3.1 图像铺贴  48-49
  2.4 有向泊松图像抠像  49-55
    2.4.1 图像特征合成  49-52
    2.4.2 有向泊松方程  52-53
    2.4.3 泊松方程的各向异性离散  53-54
    2.4.4 有向泊松抠像结果  54-55
  2.5 小结  55-56
第三章基于视频时空体的视频抠像  56-73
  3.1 相关工作  57
  3.2 基于3D Graph Cut的交互式视频抠像  57-64
    3.2.1 匀质单元形成  57-58
    3.2.2 3D Graph构造  58-60
    3.2.3 层次式3D Graph Cut  60-61
    3.2.4 交互式区域细化  61-62
    3.2.5 抠像结果  62-64
  3.3 基于泊松方程的视频抠像  64-71
    3.3.1 预备知识  65-66
    3.3.2 掩码帧生成  66-67
    3.3.3 基于泊松方程的视频抠像  67-68
    3.3.4 泊松视频抠像问题的超大规模方程组求解  68-69
    3.3.5 泊松视频抠像结果  69-71
  3.4 讨论  71-72
  3.5 小结  72-73
第四章单张室外图像的阴影抠像  73-94
  4.1 相关工作  74-75
  4.2 预备知识  75-80
    4.2.1 阴影形成原理  75-77
    4.2.2 纹理对阴影抠像的影响  77-79
    4.2.3 双向反射分布函数BRDF  79-80
  4.3 基于光照模型的阴影抽取  80-92
    4.3.1 E_(sun)和E_(env)的计算  82-83
    4.3.2 阴影区判定  83-85
    4.3.3 K_d计算  85-86
    4.3.4 阴影抽取  86-87
    4.3.5 阴影细化  87-88
    4.3.6 阴影去除  88-89
    4.3.7 实验结果  89-91
    4.3.8 边界处理  91-92
  4.4 讨论  92-93
  4.5 小结  93-94
第五章保持视觉突出性的光照一致图像合成  94-103
  5.1 相关工作  95-96
  5.2 视觉突出性  96-97
  5.3 白点校正  97-99
  5.4 光亮度调整  99-100
  5.5 不同方法合成结果  100-101
  5.6 小结  101-103
第六章总结与展望  103-106
  6.1 本文工作总结  103-104
  6.2 抠像研究的发展趋势  104
  6.3 未来工作展望  104-106
参考文献  106-119
致谢  119-120
在学期间的发表的论文  120-121

图像—视频抠像技术的研究

内容摘要

全文目录

相似论文