[发明专利]基于邻域和非邻域平滑先验的图像前景精准提取方法

摘要

本发明公开了一种基于邻域和非邻域平滑先验的图像前景精准提取方法，主要包括以下步骤：交互式标记前景点、背景点；对于输入图像的每一个未标记的像素，使用颜色采样方法初始化其α值，并计算其置信度，对于置信度大于给定阀值的像素，采信其α值，作为已知像素；对于输入图像的每一个像素，计算每个像素的数据项权重，邻域平滑约束项权重和非邻域平滑约束项权重，构建输入图像所有像素的图模型；根据已知像素的α值，在图模型的约束下，通过最小化能量方程解得每一个像素点属于前景的概率，得到掩像(alpha matte)。本发明在计算精准度、掩像连续性等方面有良好的表现，可广泛应用推广到影视节目制作等领域。

主权项

一种基于邻域和非邻域平滑先验的图像前景精准提取方法，其中，包括如下步骤：步骤S100，标记输入图像中的前景区域、背景区域和未知区域；步骤S200，对于输入图像的未知区域中的每一个像素，使用颜色采样方法初始化该像素属于前景的概率α值，并计算α值的置信度，对于其α值的置信度大于给定阀值的像素，采信该像素的α值，并将该像素标记为已知像素，并将前景区域中的每一个像素的α值设为一个最大值，而将背景区域中的每一个像素的α值设为一个最小值；步骤S300，对于输入图像中的每一个像素，根据各像素的α值计算其数据项权重，并计算出每一个像素的邻域平滑约束项权重和非邻域平滑约束项权重，并根据这三种权重构建输入图像所有像素的整体图模型；步骤S400，根据所有前景区域像素、背景区域像素和未知区域中已知像素的α值，在步骤S300的图模型的约束下，通过最小化能量方程解得每一个像素点属于前景的概率，得到掩像。