基于模糊连接度的抠图样本集构造方法

被引:4
作者
吴玉娥
何发智
蔡贤涛
黄志勇
李小霞
机构
[1] 武汉大学计算机科学与技术学院
关键词
图像抠图; 颜色采样; 模糊连接度; 最强路径;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
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.
引用
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共 2 条
[1]   基于感知颜色空间的自然图像抠图 [J].
林生佑 ;
石教英 .
计算机辅助设计与图形学学报, 2005, (05) :915-920
[2]  
Fuzzy Connectedness and Object Definition: Theory, Algorithms, and Applications in Image Segmentation[J] . Jayaram K. Udupa,Supun Samarasekera.Graphical Models and Image Processing . 1996 (3)