基于模糊连接度的抠图样本集构造方法
提出一种基于模糊连接度的抠图样本集构造方法。首先构造像素相对于已知前景和背景的相似权重图;然后求解未知像素到前景和背景边界的模糊连接度,并使用树形结构记录最强路径;最后以最强路径关联的前景和背景根节点为中心搜集邻近已知像素,构造出未知像素的最优样本集。当新的用户笔划加入时,能够对样本集进行快速有效的更新。实验结果表明,与已有的抠图样本集构造方法方法相比,该方法对trimap的精确度依赖性小,样本集构造更加鲁棒,适用于完整的trimap和简单用户笔划交互的情形。
图像抠图 抠图样本集 颜色采样 模糊连接度 最强路径 树结构
吴玉娥 何发智 蔡贤涛 黄志勇 李小霞
武汉大学计算机科学与技术学院,湖北省武汉市 430072
国内会议
厦门
中文
177-184
2009-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）