改进的二阶总广义变分图像前后景分割模型

针对总变分TV图像前后景分割模型易导致阶梯效应的缺陷,提出了二阶总广义变分TGV图像前后景分割模型。为进一步提升图像分割质量,在TGV前后景分割模型的正则项中引入边缘指示函数,使其在图像边缘区域减弱扩散,较好地保护边缘;在图像平滑区域增强扩散,有效地消除噪声。为突出前景信息,用矩形框标出图像的前景信息,对框内部、外部和边缘的像素做距离映射,并根据能量最小化原则,在二阶TGV模型的数据项中引入此距离映射函数,使模型总能量更小。最后,提出了一种有效的原始对偶分割算法来求解模型。实验表明,新模型不但能够去除阶梯效应现象,保持图像的边缘信息,还使得模型总能量更小,分割得到的图像视觉效果更好。

基于光场图片的前后景自动分割算法研究

针对光场相机图片的前后景自动分割算法研究,采用了恢复光场相机图片深度图,结合RGB图和深度图两者的优点,然后使用图割算法,实现了光场图片前后景自动分割。首先计算光场图片的深度图且对光场图片的RGB图进行超像素处理,然后依据深度图确定可信的前后景区域和模糊区域,接着对可信的前后景区域进行K-means聚类,最后使用图割算法自动分割光场图片前后景。由于使用了深度图,文中不需要任何用户交互的先验知识,即能有效地自动分割光场图片前后景。大量的实验显示了我们自动分割算法的有效性。