基于群体协同优化的高清图像前景遮罩提取算法

摘要：

高清图像(高分辨率图像)前景遮罩提取问题是图像合成、自动前景提取等图像处理领域的热点难题,其本质是前景背景像素对的大规模组合优化问题,目前相关研究成果较少.本文针对问题维度过高难以直接求解这一问题,设计了基于RGB聚类的多类协同优化策略,以实现决策空间的有效降维;给出协同目标反馈的分组优化策略,通过将协同目标中的最优前景背景像素对作为启发式信息反馈给每个分组,实现大规模组合优化问题的分组协同求解.在分组优化策略的基础上,论文提出了基于分组协同的群体竞争优化算法(competitive swarm optimization algorithm based on group collaboration,GC-CSO),为高维优化问题分析提供了借鉴.为了验证所提方法的有效性,本文选用alpha matting基准数据集作为测试数据,通过与群体竞争优化算法、典型带分组策略的大规模优化算法进行对比分析,验证了:(1)基于RGB聚类的协同优化策略可以显著地降低问题维度;(2)GC-CSO算法提高了高清图像前景遮罩的提取精度.

关键词：高清图像、前景遮罩、大规模优化、协同优化、群体竞争优化

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.41;TN911.1-34;P208

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;广东省自然科学基金;广东省重点领域研发计划项目;贵州省科技计划;广州市科技局项目;广州市对外合作项目;贵州省教育厅青年科技人才成长项目

在线出版日期：2020-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：424-437