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题名数字抠像的最新研究进展
被引量：12
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作者
张展鹏
朱青松
谢耀钦
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机构
中国科学院深圳先进技术研究院
中山大学
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期1571-1584,共14页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2010CB732606)
国家自然科学基金(81171402
30928030)资助~~
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文摘
数字抠像是图像处理、视频编辑和电影制作中的关键技术.通过数字抠像,从图像或视频的背景中精确地分离出前景,是计算机视觉领域的重要问题.本文首先介绍了目前数字抠像的交互方式,然后把抠像技术分为基于颜色采样、基于像素相似性、基于能量函数以及基于机器学习的四类技术,介绍和分析了其中的典型算法和最新研究成果,并对这些算法的测试结果进行了定量和定性比较,最后总结了数字抠像技术目前的研究状况和未来的发展方向.
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关键词
数字抠像
自然图像抠像
图像分割
图像处理
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Keywords
digital matting, natural image matting, image segmentation, image processing
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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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题名全局Poisson抠图的实现与改进
被引量：5
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作者
张文哲
彭延军
牛翠霞
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机构
山东科技大学信息科学与工程学院
山东工商学院信息与电子工程学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第z1期92-93,98,共3页
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文摘
数字抠图技术是一种把图像的前景部分从背景中分离出来的一种技术,它在电影、电视等视频制作中得到了广泛的应用。文章主要目的是对Poisson抠图方法进行改进,以取得更好的处理效果或更快的处理速度。首先对Poisson抠图技术进行了简单的介绍,并对它的实现过程进行了描述。最后,用区域生长的方法对全局Poisson抠图进行了改进,减少了算法的执行时间。
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关键词
Poisson抠图
数字抠图
自然图像抠图
区域生长
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Keywords
Poisson matting
digital matting
natural image matting
region growing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多级表征线索注意模型的轻量化抠图方法
被引量：1
- 3
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作者
刘相良
张林丛
朱宏博
张文波
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机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期87-94,共8页
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基金
国家自然科学基金青年项目(62102272)
沈阳理工大学引进高层次人才科研支持计划项目(1010147000911)
辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”项目(LG202027)。
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文摘
面对主流计算平台对框架轻量化的需求,设计一种基于多任务结构的轻量化抠图框架.将总体任务拆分为两类子任务,其中一类任务用来在语义层面上为高级特征分类,区分前景背景与未知区域的特征;另一类任务用于计算前景与背景图层的线性组合权重.通过与特征分类任务共享高级特征网络的权值获得精准的前景特征,再与低级别卷积特征相融合.所提出的模型能够生成精准的抠图掩膜,同时优化卷积神经网络来实现模型轻量化.在Composition 1K数据集上对比不同方法的实验结果:在分辨率为640×640的输入条件下,所提方法比DIM (deep image matting)和AdaMatting (adaptation and matting)方法分别减少19%和81%的空间消耗;对于同样的数据输入,所提方法需要的处理时间只有DIM消耗时间的五分之一.
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关键词
数字抠图技术
轻量化
三分图
多任务框架
多级表征线索
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Keywords
digital image matting
lightweight
trimap
multi-task framework
multi-level appearance cues
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种改进的Bayes抠图算法
被引量：5
- 4
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作者
吕巨建
战荫伟
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机构
广东工业大学信息工程学院
广东工业大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期213-214,217,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目"基于多尺度几何分析的可伸缩视频编码方法"(60572078)
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文摘
针对传统Bayes抠图算法容易在生成的不透明度通道上产生脉冲噪音的问题,提出一种改进算法,充分考虑分簇采样点所占比重对α值估算准确度的影响,在贝叶斯框架中嵌入一个含比重因子的平滑约束项表达式。仿真实验结果表明,该改进算法能够有效消除脉冲噪音,使抠像结果更为光滑。
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关键词
Bayes抠图
数字抠图
自然图像抠图
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Keywords
Bayes matting
digital matting
natural image matting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于自适应特征加权的数字抠像图像分割算法
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作者
余廷忠
张起荣
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机构
贵州工程应用技术学院信息工程学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2016年第10期180-183,201,共5页
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基金
项目编号:省联合基金项目黔科合LH字[2014]7539号
黔科合LH字[2015]7599号
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文摘
针对标准分水岭算法在数字抠像图像分割的应用中还存在抠像效果不好、分割边缘不匹配等问题。本文设计了一种以自适应特征加权分水岭算法为基础的数字抠像图像分割模型,最初的时候先以梯度级特征为依据进行从低到高的浸没,并对积水盆地标记进行优化,然后为了改善浸没过程产生的过分割现象,根据像素点特征,在每层浸没完毕再浸没下一层,最后在数字抠图分割中应用改进后的自适应特征。结果表明,本文提出的基于自适应特征加权分水岭算法的数字抠像图像分割模型具有更好的效果,且分割边缘匹配性高。
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关键词
分水岭算法
数字抠像
图像分割
特征加权
浸没优化
自适应特征
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Keywords
watershed algorithm
digital image matting
image segmentation
feature weighting
submerged optimization
self-adaptive characteristics
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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