基于摳圖和顏色自適應(yīng)保真的圖像合成方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著圖像與多媒體信息領(lǐng)域的不斷發(fā)展，各種商業(yè)化圖像處理軟件也在逐漸增多，對(duì)各類圖像更有效的合成與編輯的研究已成為當(dāng)今圖像分析與處理領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。
　　本文的研究?jī)?nèi)容主要包括圖像合成領(lǐng)域中復(fù)雜圖像的前景提取、如何有效地降低顏色失真以及減少人工交互幾個(gè)方面。首先，針對(duì)復(fù)雜圖像前景提取掩模不準(zhǔn)確導(dǎo)致的合成邊界縫隙問題，重點(diǎn)研究了采用摳圖進(jìn)行前景提取的方法。由于目前大多數(shù)摳圖的研究都關(guān)注在估計(jì)掩模alpha matte的全局精確性上，因

2、而在局部上會(huì)出現(xiàn)較大的誤差。本文在利用綜合采樣摳圖獲取全局精確的matte基礎(chǔ)上，將matte估計(jì)的局部相似性也考慮在內(nèi)，對(duì)初始matte進(jìn)行二次局部迭代優(yōu)化，從而得到全局和局部都較精確的合成掩模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，無論是基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集還是本文增加的影子圖像數(shù)據(jù)集，本文摳圖方法得到的掩模的精確性都得到了一定的提高。
　　然后，針對(duì)現(xiàn)有的兩類圖像合成方法(基于梯度域方法和基于alpha的線性合成)存在的局限性，本文提出了一種融合這兩類方法的

3、分層加權(quán)混合算法，即先對(duì)摳圖得到的alpha matte進(jìn)行合成區(qū)域劃分，再根據(jù)不同的區(qū)域進(jìn)行分層混合。為了提高算法的效率，梯度域方法采用 MVC(均值坐標(biāo))進(jìn)行優(yōu)化實(shí)現(xiàn)；而為了實(shí)現(xiàn)無縫合成的同時(shí)保持圖像原有的顏色特征，本文又提出了利用亮度采樣來得到自適應(yīng)顏色保真度權(quán)值并用其進(jìn)行平衡調(diào)節(jié)的思路。實(shí)驗(yàn)證明，與現(xiàn)有方法相比，本文算法無論是對(duì)普通圖像還是影子圖像都具有一定的有效性。
　　最后，本文搭建了一個(gè)簡(jiǎn)易的圖像合成系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供