[发明专利]基于模糊连接度的抠图样本集构造方法

说明书

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，特别是涉及基于模糊连接度的抠图样本集构造方法。

背景技术

所谓抠图，就是通过恢复充分或部分的像素覆盖，将前景对象从背景中精确地分离出来。它是图像、视频编辑和电影制作中的关键技术，其结果可用于与其他背景合成，产生新的影像或特殊效果。图像抠图方法假设一幅输入图像I是前景图像I^f和背景图像I^b的合成。输入图像I中像素i的观测颜色I_i是其对应的前景颜色I_i^f和背景颜色I_i^b按照如下合成方程的线性组合

Ii=αiIif+(1-αi)Iib]]>

α_i是i的前景不透明度，α_i∈[0，1]。由于仅仅已知图像的观测颜色I_i，I_i^f、I_i^b和α_i均为未知，抠图问题本质上是一个欠约束的问题，因此，几乎所有的抠图方法都要求用户提供一定的约束信息，将图像划分为三个区域：前景区域F，背景区域B和未知区域U。

近几年，国内外研究者从不同的角度提出了大量的解决抠图问题的方法，其中一类重要的方法是通过使用与未知区域U中的未知像素邻近的已知前景与背景区域的统计信息估算未知像素的前景颜色，背景颜色及前景不透明度值，该方法的潜在假设是未知像素的真实前景、背景颜色包含在其对应的前景、背景样本集中。颜色样本被进一步处理，以估算出未知像素的最优前景、背景颜色。一旦前景颜色I_i^f，背景颜色I_i^b被确定，未知像素的前景不透明度值α_i能够很容易地从合成公式中求解出。因此如何准确构造未知像素的样本集成为影响这类方法性能优劣的至关重要的一步。

在抠图问题中，未知像素的最优样本应满足两个重要条件：1.前景样本与背景样本的颜色及未知像素的观测颜色I_i符合(1)中的线性关系；2.前景样本、背景样本的颜色应尽可能接近于未知像素的观测颜色I_i。条件1的合理性显而易见。条件2则是构造样本集时必须满足的要求，由于未知区域中大部分像素为充分的前景像素(即前景不透明度α_i为1的像素)和充分的背景像素(即前景不透明度α_i为0的像素)，少量的混合像素(即前景不透明度α_i介于0，1之间的像素)的颜色则由邻近的前景和背景颜色混合而成，因此未知像素的前景样本和背景样本应尽可能选取与其颜色最相似的像素。然而，以前的大部分实现抠图采样的方法其主要思想是邻接最近优先原则，即总是选取在空间位置上离待考察的未知像素近的已知像素作为其样本，其潜在假设是两个像素越邻近则它们所对应的抠图参数越相似，该策略在用户提供的区域划分足够精确的情况下是有效的，然而，一旦用户提供的区域划分较粗糙时，就容易错误地选择到与未知像素相对位置距离近但颜色差异却非常大的样本，这类样本容易导致在后续抠图处理中产生较大的误差。