基于深度的双尺度前背景分离模型

摘要：

针对前景物体从图像背景中分离时错误率较高的问题,提出一个新的基于深度的双尺度前背景分离模型,利用图像内在特性(提取为拉普拉斯矩阵)及各物体的空间信息(由扫描设备得到的深度图像),较好地去除了前背景交界处颜色相似性造成的歧义.实验结果证明,该模型在视觉上能大幅度改进典型前背景分离模型的结果.

关键词：数字抠图、背景分离、双尺度模型

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：166-168