基于模糊连接度的抠图样本集构造方法

作     者：吴玉娥 何发智 蔡贤涛 黄志勇 李小霞 Wu Yue;He Fazhi;Cai Xiantao;Huang Zhiyong;Li Xiaoxia

作者机构：武汉大学计算机科学与技术学院武汉430072 

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 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2010年第22卷第7期

页      码：1194-1200页

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.

主 题 词：图像抠图 颜色采样 模糊连接度 最强路径 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203225831...