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基于Split Bregman方法的抠图算法研究

作　者: 蔺彬
导　师: 张旭明；潘振宽
学　校: 青岛大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像抠图 Split Bregman 经典TV模型 TV-L~1模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

图像抠图是计算机图像处理中的一个重要分支,起源于电影的影片制作,早期的图像抠图是蓝屏抠图,随着社会的发展,无法满足人们对图像抠图的要求,这就需要计算机技术来对图像进行快速的提取。传统的图像分割无法实现对毛发等细微物体进行提取,因为毛发等细微物体往往所占空间不到一个像素点,基于上述情况,有学者提出了基于透明度的抠图技术,对于交界处的像素点根据抠图公式进行分离,根据已知区域像素点的信息来求解未知区域中的像素点。用变分法与偏微分方程处理图像问题,可以将抽象的图像问题转化为数学模型的形式,使其计算更加方便。由于变分和偏微分方程自适应性较强,而且具有各向异性的扩散特性,并且可以使图像保持较好的边界和纹理信息,基于上述优点,偏微分方程广泛应用在图像修复、图像抠图等各个方面。本文主要讨论了偏微分方程在图像抠图方面的应用,主要工作和创新成果如下：第一,介绍了当前图像抠图的几种方法,Knockout方法、Ruzon方法、Hillman方法、Bayesian方法、Poisson方法,并对每一种方法进行简单评价。第二,以最速降线问题和Tikhonov模型为例,介绍了变分法和偏微分方程,为文章抠图算法的研究提供了理论基础。第三,根据抠图公式,编程实现经典TV模型和TV-L1模型的图像抠图,并给出实验结果。第四,将Split Bregman方法应用到经典TV模型和TV-L1模型,使效率得到很大的提高,并取得较好的实验效果。最后,文章对抠图问题进行了总结与展望。

全文目录

摘要  2-3
Abstract  3-6
第一章绪论  6-17
  1.1 课题研究的背景  6
  1.2 课题研究的目的和意义  6-8
  1.3 数字抠图技术的发展与现状  8-15
  1.4 本文的主要工作和章节安排  15-17
第二章图像处理的理论基础  17-27
  2.1 变分法  17-21
    2.1.1 变分法相关介绍  17-18
    2.1.2 一个典型的变分法举例-最速降线问题  18-21
  2.2 偏微分方程在图像处理中的应用  21-26
  2.3 本章小结  26-27
第三组基于偏微分方程的抠图算法研究  27-38
  3.1 基于经典TV模型的图像抠图  27-34
    3.1.1 模型推导  27-31
    3.1.2 抠图流程  31-33
    3.1.3 实验结果与分析  33-34
  3.2 基于TV-L~1模型的图像抠图  34-36
    3.2.1 模型推导  34-36
    3.2.2 抠图流程  36
    3.2.3 实验结果与分析  36
  3.4 本章小结  36-38
第四章基于Split Bregman方法的抠图算法研究  38-55
  4.1 Split Bregman方法  38-42
    4.1.1 Split方法  38-39
    4.1.2 Bregman迭代  39-41
    4.1.3 Split Bregman方法  41-42
  4.2 基于Split Bregman的经典TV模型  42-48
    4.2.1 Split Bregman  42-43
    4.2.2 抠图流程  43-44
    4.2.3 实验结果与分析  44-48
  4.3 基于Split Bregman的TV-L~1模型  48-54
    4.3.1 Split Bregman  48-51
    4.3.2 抠图流程  51
    4.3.3 实验结果与分析  51-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章总结与展望  55-56
  5.1 本文的工作总结  55
  5.2 今后的研究方向  55-56
参考文献  56-59
攻读学位期间的研究成果  59-60
致谢  60-62

基于Split Bregman方法的抠图算法研究

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