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自然图像抠像的几种新方法

作 者: 龚敏
导 师: 廖安平
学 校: 湖南大学
专 业: 计算数学
关键词: 自然图像抠像 自动抠像 核函数 GrabCut 图割 前景物体 闭合解 显著性检测
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 16次
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内容摘要


数字抠像技术是从影视行业发展而来的。所谓自然图像抠像,是指从一幅自然图像中提取用户感兴趣的物体的技术。自然图像抠像技术被广泛应用于影视特效制作,多媒体标题的制作,人机交互以及物体跟踪等众多领域.本文提出了两种采样与传播相结合的方法,一种基于显著性检测的自动抠像方法。本文具体工作如下:1。提出了一种基于核函数模型的抠像方法。该方法借助GrabCut抠像方法的思想建立抠像数学模型,并用图割方法对该模型进行求解。本文给出了该模型的一般图割求解方法以及快速图割求解方法。该抠像方法实现了从一幅自然图像中提取非透明的前景物体,能够获得比GrabCut更好的抠像效果,另外本文提出的求解基于核函数抠像模型的快速算法,该算法在计算速度上较GrabCut方法有较大程度的提高.2。提出了一种基于迭代边界搜索的抠像方法。该方法分为四个步骤,步骤一,预处理步骤。步骤二,抠像不成功像素点的搜索。步骤三,抠像不成功像素点的重抠像。步骤四,迭代过程。该方法能够有效的从自然图像中提取含窄透明区域的前景物体。在抠像效果上和闭合解抠像方法的效果相当,但是在处理时间上却只有闭合解抠像方法的一半左右.3。提出了一种新的自动抠像方法,即基于显著性检测的自动抠像方法。该方法利用显著性检测的结果作为先验信息建立自动抠像数学模型。该方法不需要任何人工交互,能够自动的从一幅自然图像中提取前景物体。这种自动抠像方法相比当前最具代表性的自动抠像方法(谱抠像方法),在抠像效果和处理速度上都有很大提高.

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 自然图像抠像技术概述  9-13
  1.2 本文研究的问题和工作  13-14
  1.3 符号说明  14-15
第2章 预备知识  15-21
  2.1 高斯混合模型(GMM)  15-16
    2.1.1 单高斯模型(SGM)  15-16
    2.1.2 高斯混合模型  16
  2.2 图割介绍  16-17
  2.3 图像的数学描述  17-18
  2.4 三分图  18-19
  2.5 超像素  19-21
第3章 基于核函数模型的抠像方法  21-37
  3.1 核函数  21-23
  3.2 几种常用核函数介绍  23-25
  3.3 基于核函数抠像方法的数学模型  25-27
  3.4 基于图割的能量函数最小化方法  27-37
    3.4.1 图可替代  27-28
    3.4.2 能量函数最小化  28-31
    3.4.3 前景和背景图像重建  31-32
    3.4.4 能量函数最小化快速算法  32-37
第4章 基于迭代边界搜索的抠像方法  37-43
  4.1 闭合解抠像方法介绍  38-40
  4.2 基于迭代边界搜索的抠像方法  40-43
    4.2.1 图像边界搜索  41-42
    4.2.2 迭代边界搜索抠像方法  42-43
第5章 基于显著性检测的自动抠像方法  43-49
  5.1 Spectral Matting 抠像方法介绍  43-44
  5.2 基于显著性检测的自动抠像方法  44-49
    5.2.1 Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking  44-46
    5.2.2 基于显著性检测的自动抠像方法  46-49
第6章 数值实验  49-54
结论  54-56
参考文献  56-59
致谢  59

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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