边缘保持KNN抠图

摘要：

分析了KNN抠图算法中近邻选取策略对抠图结果的影响,针对KNN抠图存在的弱边缘失真问题,提出了像素间不平度的概念.采用两级相似度计算:先选取距离、颜色联合空间中的最优近邻,再用不平度衡量像素间的连接程度.最后构建拉普拉斯矩阵,求解方程得到最终的抠图结果.该算法不但实现了远距离的信息扩散,还能够有效防止边缘地带的误扩散.此外,还对不平度算法的扩散计算机制进行分析,提出了具有线性复杂度的不平度计算方法.实验结果表明,在增加少量运算代价的情况下,改进的算法具有良好的边缘保持特性,抠图效果更加理想.

关键词：边缘保持、KNN抠图、不平度、优先队列、非局部近邻

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61473318,60974048

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6页

页码：1591-1596