一种改进的Bayes抠图算法

针对传统Bayes抠图算法容易在生成的不透明度通道上产生脉冲噪音的问题,提出一种改进算法,充分考虑分簇采样点所占比重对α值估算准确度的影响,在贝叶斯框架中嵌入一个含比重因子的平滑约束项表达式。仿真实验结果表明,该改进算法能够有效消除脉冲噪音,使抠像结果更为光滑。     

一种改进的Bayes抠图算法

针对传统Bayes抠图算法容易在生成的不透明度通道上产生脉冲噪音的问题,提出一种改进算法,充分考虑分簇采样点所占比重对α值估算准确度的影响,在贝叶斯框架中嵌入一个含比重因子的平滑约束项表达式。仿真实验结果表明,该改进算法能够有效消除脉冲噪音,使抠像结果更为光滑。     

Photoshop的抠图技巧分析

本文介绍了抠图的概念,分析了选区在Photoshop图像处理过程中的关键作用,提出了选区创建的直接法与间接法,具体分析了各种操作方法的优缺点及使用的广泛性。     

Photoshop抠图技术分析与运用

抠图技术是图像编辑的基础。针对不同的图片特点,选择合适的抠图方法,结合Photoshop的抠图命令,把图像中需要保留的部分抠选下来,将背景部分删除或隐藏。通过对抠图工具的综合分析,灵活使用抠图技术,能够比较好地完成抠图要求。     

Photoshop抠图的方法与应用

抠图是Photoshop中最高深而且是最常用的技术之一,抠图就是把需要的部分和背景分离开来.本文就抠图的方法和工具以及某种情况的抠图适于选用哪种方法和工具进行了分析.     

一种鲁棒视频抠图算法*

基于鲁棒抠图算法提出了一种鲁棒视频抠图算法。新算法给出了一种基于少量手工标记的Strokes生成Trimap的方法,为视频帧半自动生成较为粗糙的Trimap划分,同时结合标记传递策略大大减少视频抠图过程中的手工标记操作。理论分析和实验结果证明鲁棒视频抠图算法能够获得较优的视频抠图结果。     

用Photoshop对毛发进行抠图的技术分析与运用

Photoshop是图像处理领域的专业软件,应用遍及各行各业,其核心技术之一是抠图技术,而毛发类对象的抠图技术又是其操作难点,也是技术人员热衷研究的话题.本文旨在通过对常用的几种毛发抠图技术进行分析、比较,帮助用户在抠取毛发类图像时能更加得心应手.     

交互式前景抠图技术综述

交互式前景抠图技术是在有限的用户交互下将前景从图像或视频中分离出来.文中综述了近年来主要的图像及视频交互式抠图方法,并就采样和传播、测地距离等不同类型的方法进行性能分析;然后在具体的例子中讨论了这些算法的优点和局限性;最后就抠图技术今后的发展和关键问题进行了总结.     

自然图像抠图技术综述

着重对近几年自然图像抠图研究新进展进行综述,针对近年来基于启发式优化的抠图研究以及基于深度学习的抠图研究新成果对抠图研究工作进行重新分类和梳理,分析不同类型自然图像抠图研究主要的方法并整理其中的关键问题,介绍常用的自然图像抠图评价指标。最后通过实例分析总结了当前自然图像抠图研究面临的挑战,并对未来的研究前景进行了探讨。     

基于感知颜色空间的自然图像抠图

提出了一种基于感知颜色空间的快速自然图像抠图算法．该算法首先手工把图像进行区域划分;接着采用一个简单实用的模型估计前景和背景颜色;最后提出了新的基于感知颜色空间的透明度估计算法,把透明度的计算细分为亮度和色度透明度的计算．与已有的算法相比,在具有同等效果的情况下,该算法能够大大提高抠图速度。     

8分钟完成抠图大法

老姐单位组织旅游，可带回的大把照片效果都不太理想，构图不佳，背景昏暗，场面杂乱……总之没有一张满意的，老姐看后长吁短叹，感觉这趟白去了，作为弟弟的我，自然不忍心老姐这么痛苦，何不把老姐的光牌形象抠取出来，与一些可用的风景照片合成呢？     

一种基于简单笔画交互的迭代图像抠图方法

为了获得精确的和视觉上连续的抠图结果,提出了一种基于简单笔画的图像抠图方法,该方法仅需要用户以少量笔画和拖拽矩形框的方式指定前景和背景像素即可实现。该方法从亮度,纹理和空间位置多特征空间考虑像素的分布,首先建立了鲁棒的颜色分布模型;然后在此基础上,定义采样约束函数,再来获取精确的前景和背景样本;最后基于样本信息和平滑性约束,为所有未知像素构造了一个全局的能量函数,再通过迭代的优化将用户约束传播到整个未知区域。实验结果表明,该方法不仅保持了抠图结果的精确性和视觉上的连续性,并能够有效地处理纹理丰富和具有相似的前景与背景颜色的输入图像。     

基于MRF的复杂图像抠图

所谓复杂图像抠图就是从复杂图像中抠取出目标物体的一种图像处理算法。为了取得更好的抠图效果,提出了一种基于马尔可夫随机场的自然图像抠图方法。该方法首先手工把图像分成3个区域:前景区域、背景区域和未知区域;然后,再将未知区域用手工粗略地划分成几个相交的小区域;接着在每一个小区域内,以其中的未知区域的像素点为节点,定义抠图标号,同时在这些节点上面建立MRF抠图模型,并把这些标号赋给这些节点,这样抠图问题被定义为在这个MRF模型和它的Gibbs分布上MAP估计问题;继而再计算出每个小区域的掩像;最后把这些掩像合并,即得到输入图像最终的掩像。和其他算法相比,对复杂图像的抠图问题,该方法可以取得更好的抠图效果。     

鲍曼博士答疑解惑 抠图的至高境界

皮毛或者非常不规则轮廓的裁切在我们日常处理中俗称为抠图，这种工作不仅耗费大量的时间和精力，处理的结果也常常不尽如人意。鲍曼博士告诉大家，如何能多快好省地实现上述目标。[编者按]     

人体前景的自动抠图算法

在基于立体视觉的人体建模系统中,背景像素的移除可以减少不必要的立体匹配计算,提高人体模型重建效率.为此,在给定大量具有前景Alpha蒙板真值的人体图像作为训练数据的前提下,提出了一个端到端的深度学习网络,以实现系统采集图像中人体前景自动抠图.该深度学习网络包括2个阶段:人体前景分割阶段和人体前景Alpha抠图阶段.在人体前景分割阶段,采用Mask R-CNN网络中的目标检测和掩码生成2个负载,并结合训练数据进行迁移学习,得到了适用于人体前景二值化分割的模型网络.在人体前景Alpha抠图阶段,采用Encoder-Decoder网络架构实现Alpha蒙板的自动预测.首先引入核为5的非学习卷积层,以上一个阶段的二值化分割结果作为输入,自动得到三分图Trimap,再和人体前景训练数据一起作为此阶段抠图网络的输入;经过学习迭代,获得能够预测人体前景Alpha蒙板的模型网络.在实验部分,以单幅系统采集人体图像为输入,无需额外先验和人工交互,可以自动估计人体前景Alpha掩码结果.用户测试结果以及与其他方法的对比和分析证明了文中算法的可靠性和鲁棒性;同时,该自动抠图算法还对其他公开数据集的人体图像进行了掩码预测,实验结果表明该算法具有一定的泛化能力.     

基于感知颜色空间的透明度估计方法

提出一种用于自然图像抠图的高效的基于感知颜色空间的透明度估计方法。在用户指定图像的未知区域后，对于其中的任意一点，估计出该点的前景颜色分量和背景颜色分量，把该点RGB颜色的亮度信息和色度信息分开。分别估计出该点的亮度透明度分量和色度透明度分量，将这2个透明度分量的加权平均作为该点的最终透明度值。     

Photoshop抠图方法及技巧分析

Photoshop是当前最流行的图形图像处理软件,集图像设计、合成以及文字输入、编辑为一体,功能强大。熟练掌握抠图技巧是Photoshop学习的一道难关及根本环节。     

具有纠偏性的图像抠图的全局优化方法

通过对图像分割与图像抠图的比较和分析,从图划分的角度考虑抠图问题,提出一种具有纠偏性的图像抠图的全局优化方法.该方法在最小化前景对象与背景相互分离的软分割开销的同时,最大化前景对象的内部关联度.理论分析和实验结果表明,与其他形式的抠图优化目标函数相比,文中方法能够更有效地提取出全局最优的抠图结果,有利于实现自动或半自动的抠图处理.     

通道在Photoshop中的应用

在Photoshop中,通道是图像文件的颜色数据信息存储形式,与此图像文件的颜色模式密切关联,图像是由多个分色通道叠加在一起组成。通道就是选区,也可以说通道就是存储不同类型信息的灰度图像。利用通道我们可以将不规则选区存储起来,存储为一个独立的通道,需要选区时,就可以方便地从通道中将其调出。该文将举最常用例子来从三个方面解释通道的作用。     

论Photoshop的抠图方法

Photo Shop是时下非常流行的一种图像处理软件,它功能强大、应用广泛,它能够将数字化的摄影、绘画、剪辑与现代美术作品相结合,产生绚丽多彩的艺术效果。抠图是Photoshop软件中最为基础的功能之一,可以采用多种办法抠出各类形式以及精度的图片,过程中会涉及到对色彩、形状以及边缘复杂程度的选择。要掌握正确的选择办法,就需要熟练应用抠图方法,达到灵活运用。本次论文结合一些实践经验,分析了抠图的多种办法。