基于模糊连接度的抠图样本集构造方法

摘要：

针对已有的图像抠图采样方法易受trimap输入的影响且精确度不足的问题,提出一种基于模糊连接度的抠图样本集构造方法.通过计算模糊连接度求解未知像素到前景边界和背景边界的最强路径,以与最强路径关联的已知像素为中心搜集邻近的已知像素,并构造出未知像素的样本集,且当新的用户笔画加入后,能够快速地更新样本.实验结果表明,文中方法对trimap的依赖性小、采样精确度高、鲁棒性强.

关键词：图像抠图、颜色采样、模糊连接度、最强路径

所属期刊栏目：22

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60673027;国家自然科学基金国际合作项目60811140344;中央高校基本科研业务费专项资金;武汉大学博士研究生自主科研基金

在线出版日期：2010-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1194-1200