改进的KNN抠图技术

摘要：

抠图技术从背景复杂的彩色图像中根据已知像素进行未知像素的掩膜值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.通过对KNN抠图的研究分析,针对其在三分图边缘附近颜色相差较小或是图像中前背景复杂交错时抠图质量下降的问题,提出一种增加了纹理特征的改进算法.首先,文中在计算像素的特征向量时,加入纹理特征来增强前景和背景约束,从而特征空间的维数从6维增加至7维;然后由新的归一化的特征向量给出内核函数;最后构造出拉普拉斯矩阵,并使用闭合形式解方法进行优化.实验结果表明,改进后的算法在上述问题上有较好表现,能够得到比原始KNN抠图更好的结果,并给出了几幅有代表性的图像的均方误差值比较进一步加以证实.

关键词：KNN抠图、纹理特征、非局部原理、k近邻

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61133009,U1304616;秦皇岛市自然科技研究发展计划项目2012021A044

在线出版日期：2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1316-1320