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小波变换的抠图算法研究
1
作者
李增禄
郭孝玉
+3 位作者
林志兴
刘孙发
余建
许章华
《三明学院学报》
2022年第3期66-75,共10页
边避免小波对图像多层次、多尺度的细节增强,以突出前景对象的边缘信息并平滑复杂的背景结构。在滑动窗口采样过程中,利用边避免小波突出采样空间的边缘细节信息以增强采样像素点的质量。在YUV色彩空间利用小波变换增强前景对象的细节...
边避免小波对图像多层次、多尺度的细节增强,以突出前景对象的边缘信息并平滑复杂的背景结构。在滑动窗口采样过程中,利用边避免小波突出采样空间的边缘细节信息以增强采样像素点的质量。在YUV色彩空间利用小波变换增强前景对象的细节信息。实验证明,利用小波对边缘细节增强后,在处理边缘颜色相差较小或者前景和背景交错的图像时可以取得高质量的结果。
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关键词
抠图
边避免小波
贝叶斯
边缘增强
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职称材料
题名
小波变换的抠图算法研究
1
作者
李增禄
郭孝玉
林志兴
刘孙发
余建
许章华
机构
三明学院
网络中心(信息化建设办公室)
三明学院福建省资源环境监测与可持续经营利用重点实验室资源与化工学院
福州大学福州大学地理与生态
环境
研究院
出处
《三明学院学报》
2022年第3期66-75,共10页
基金
国家教育部教师函[2021]13号第二批人工智能助推教师队伍建设试点项目(三明学院),三明学院科学研究发展基金暨福建省中青年教师教育科研项目(JAT200620/B202011,JAT200627/B202018)
三明市科技局引导性项目(2020-S-16)。
文摘
边避免小波对图像多层次、多尺度的细节增强,以突出前景对象的边缘信息并平滑复杂的背景结构。在滑动窗口采样过程中,利用边避免小波突出采样空间的边缘细节信息以增强采样像素点的质量。在YUV色彩空间利用小波变换增强前景对象的细节信息。实验证明,利用小波对边缘细节增强后,在处理边缘颜色相差较小或者前景和背景交错的图像时可以取得高质量的结果。
关键词
抠图
边避免小波
贝叶斯
边缘增强
Keywords
matting
edge avoiding wavelet
bayesian
edge enhancement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波变换的抠图算法研究
李增禄
郭孝玉
林志兴
刘孙发
余建
许章华
《三明学院学报》
2022
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