基于模糊估计融合显著性检测的自动抠图算法

提出了一种新的自动抠图算法框架。首先,估计输入图像各个区域的模糊程度;其次,对图像进行显著性的计算;然后融合模糊度和显著性信息,大致分割出前景和背景,从而自动生成标注前景、背景、未知区域的三色图;最后,采用基于采样的抠图算法就可以准确地完成前景目标物体的自动抠图。该算法无须人工辅助或附加信息。在标准数据集和实拍图像上的实验结果证明了该算法的准确性和实用性,可广泛应用于图像和视频的编辑合成。

结合Kinect深度图的快速视频抠图算法

现有视频抠图算法主要存在人机交互繁琐、计算复杂度高的问题,为此,该文提出了一种利用Kinect深度图的新的快速视频抠图算法。首先结合彩色图信息改进区域生长算法,估计出三色图(原始图像被3种颜色标记出前景、背景和未知区域)以避免深度图中遮挡区域的影响。其次,提出前景和背景样本点集二次筛选机制,保证估计精度的同时大幅降低计算复杂度。最后,采用深度、彩色和置信度图对抠图结果进行加权滤波,减少不透明度图像中低置信度的像素点和不平滑区域。实验结果证明了该算法精度高、速度快且交互简单。