改进的自然图像鲁棒抠图算法

自然抠图从背景复杂的彩色图像中根据已知像素进行未知像素的透明度估计以实现前景的准确提取,是图像处理和影视制作的关键技术之一。由于自然图像透明度值的求解具有高度不确定性,目前对颜色和结构复杂的图像抠图效果并不理想。提出一种改进的鲁棒抠图算法。该方法根据trimap的已知前景和背景区域减少未知像素个数;计算前景-背景对的可靠性,选择可信赖的样本对获得透明度的初始值和信心值;优化基于图拉普拉斯的二次目标函数并确定未知像素最终透明度值。自然抠图实验结果表明,与几种主要抠图算法相比,所提方法能提取到具有更好视觉效果和均方误差的前景。

基于CT图像分割的Knockout改进算法

Knockout算法对初始交互轮廓线的依赖性较高、鲁棒性较差。为此,提出一种改进算法,引入CT图像的典型纹理特征信息对初始交互轮廓线进行修正,通过自适应阈值和区域生长法修正前景区域,利用负梯度搜索法修正背景区域,通过颜色空间变换将透明度的三通道表达式转换为单通道形式。实验结果表明,改进算法对初始交互轮廓线的依赖性较低,分割的准确度较高。