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题名梯度稀疏性先验图像matting算法
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作者
李晋江
苑根基
范辉
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机构
山东工商学院计算机科学与技术学院
山东工商学院山东省高等学校协同创新中心未来智能计算
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第11期2551-2556,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61472227,61772319,61602277,61773244)资助.
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文摘
结构复杂的背景以及模糊的前景/背景界限是matting所面临的挑战.复杂的纹理使得想要精确的提取前景对象变得困难.本文利用梯度稀疏先验,将图像分为两层处理,并将两层的梯度正则化,使一层具有长尾分布,另一层具有短尾分布.两层图像的梯度不具有一致性,其中一层的梯度小于另一层的梯度.舍弃复杂纹理的图层,使背景复杂的纹理得到抑制,并且使前景对象变得平滑,前景/背景之间的界限更为清晰.对matting结果进行定性比较和定量分析,实验表明,利用梯度稀疏先验对图像进行处理,可以得到精度更高的alpha遮罩.
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关键词
梯度稀疏
梯度正则化
图层
图像抠图
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Keywords
gradient sparsity
gradient regularization
layer
image matting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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