[发明专利]一种具有纠偏性的自然图像抠图的全局优化方法无效
| 申请号： | 200810047140.9 | 申请日： | 2008-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN101261739A | 公开（公告）日： | 2008-09-10 |
| 发明（设计）人： | 何发智;吴玉娥 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 | 代理人： | 王守仁 |
| 地址： | 43007*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供的具有纠偏性的自然图像抠图的全局优化方法，是从对图进行划分的角度考虑抠图问题，即：将抠图问题视为对图像的聚类或分组，这种最优的划分应该使得前景对象F与背景B的关联最弱，F的内部关联程度最强；以F的内部关联程度作为规格化因子，重新衡量F与背景B相分离的的软分割开销，从而得到均衡化后的自然图像抠图的全局优化的目标函数；并且对这一目标函数的优化等价于对一个广义特征值系统的求解。本发明有效地避免了以前的抠图方法中由于用于抠图的目标优化函数构造上的不合理而造成的抠图结果的有偏性，更有利于得到有关前景不透明度的全局最优解，并且对实现抠图过程的自动或半自动化具有重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 纠偏 自然 图像 全局 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种具有纠偏性的自然图像抠图的全局优化方法，其特征是从对图进行划分的角度考虑抠图问题，即：将抠图问题视为对图像的聚类或分组，这种最优的划分应该使得前景对象F与背景B的关联最弱，F的内部关联程度最强；以F的内部关联程度作为规格化因子，重新衡量F与背景B相分离的的软分割开销，从而得到均衡化后的自然图像抠图的全局优化目标函数；并且对这一目标函数的优化等价于对一个广义特征值系统的求解。
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