一种改进的基于KNN颜色线性模型抠图算法

作     者：向娅玲 杨卫英 谢志峰 

作者机构：上海大学影视艺术技术学院上海200072 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61171086) 

出 版 物：《电视技术》 (Video Engineering)

年 卷 期：2015年第39卷第12期

页      码：1-4,19页

摘      要：介绍了一种减少用户标记和改进的基于KNN(K Nearest Neighbors)颜色线性模型的图像软抠取算法。通过ESCG(Efficient Spectral Clustering on Graphs)算法对输入图像进行谱聚类,用户只需选择某些类中确定的前景、背景像素,便能生成只包含少数未知像素的三分图。基于KNN颜色线性模型的抠图算法将局部平滑假设与非局部原理相结合,但在毛发及前景背景像素近似区域抠取效果并不理想,提出的改进算法将焦点特征添加到特征向量中,最小化基于图拉普拉斯矩阵的二次目标函数并确定未知像素的透明度值。实验表明,改进算法在毛发、孔洞或者图像前景背景近似的区域都能有好的抠取效果。

主 题 词：抠图 谱聚类 KNN 拉普拉斯矩阵 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 

D　O　I：10.16280/j.videoe.2015.12.001

馆 藏 号：203289709...