基于微搜索的高分辨率图像前景遮罩提取算法

高分辨率图像抠图问题本质是前景背景像素对的大规模组合优化问题,目前相关研究成果较少.文中针对前景背景极相似时容易出现前景遮罩抠反的问题,设计决策集分解策略,实现高分辨率图像抠图问题的有效分解.此外,设计优化信息传递策略,获取子问题间的权重关系,建立图像抠图问题的优化序列.在优化信息传递策略的基础上,提出基于微搜索的前景遮罩提取算法.算法通过对有效决策子集的搜索代替对决策集的搜索,解决高分辨率图像抠图问题中的前景遮罩抠反问题,为大规模组合优化问题分析提供借鉴.选用alphamatting基准数据集作为测试数据,与典型的抠图优化算法对比分析,验证文中算法可以解决前景背景信息极为相似时的前景遮罩抠反问题,并且在高分辨率图像抠图问题维度显著降低的情况下,提高前景遮罩提取精度.

基于群体协同优化的高清图像前景遮罩提取算法

高清图像(高分辨率图像)前景遮罩提取问题是图像合成、自动前景提取等图像处理领域的热点难题,其本质是前景背景像素对的大规模组合优化问题,目前相关研究成果较少.本文针对问题维度过高难以直接求解这一问题,设计了基于RGB聚类的多类协同优化策略,以实现决策空间的有效降维;给出协同目标反馈的分组优化策略,通过将协同目标中的最优前景背景像素对作为启发式信息反馈给每个分组,实现大规模组合优化问题的分组协同求解.在分组优化策略的基础上,论文提出了基于分组协同的群体竞争优化算法(competitive swarm optimization algorithm based on group collaboration,GC-CSO),为高维优化问题分析提供了借鉴.为了验证所提方法的有效性,本文选用alpha matting基准数据集作为测试数据,通过与群体竞争优化算法、典型带分组策略的大规模优化算法进行对比分析,验证了:(1)基于RGB聚类的协同优化策略可以显著地降低问题维度;(2) GC-CSO算法提高了高清图像前景遮罩的提取精度.