2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、圖像摳圖技術(shù)用于提取圖像中用戶感興趣的前景物體,是圖像和視頻處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)。傳統(tǒng)的藍(lán)屏摳圖技術(shù)相對(duì)成熟,摳圖效果好,但對(duì)背景有限定要求,且實(shí)驗(yàn)條件較苛刻。自然圖像摳圖對(duì)背景沒有任何的限制條件,其著力于處理毛絨物體和半透明物體的提取問題。本文針對(duì)自然圖像摳圖中存在的問題,提出了兩種改進(jìn)算法。具體工作如下:
  首先,譜摳圖基于圖割的方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)摳圖,摳圖結(jié)果魯棒性不強(qiáng)。本文在譜摳圖算法的基礎(chǔ)上,提出一種基于顯著性檢測(cè)的自動(dòng)

2、摳圖算法。提出的算法主要分為三個(gè)步驟:步驟一,利用顯著性檢測(cè)算法檢測(cè)出前景物體的大致位置,像素的顯著性值作為摳圖的先驗(yàn)約束;步驟二,構(gòu)建圖像的拉普拉斯矩陣,利用譜聚類的性質(zhì)以及摳圖的模型假設(shè),構(gòu)建摳圖方程。用牛頓迭代法求解方程,獲得摳圖掩碼層。利用顯著性信息對(duì)摳圖掩碼層進(jìn)行初步分類;步驟三,排列未知摳圖掩碼層,通過摳圖能量方程求出最優(yōu)組合,獲得最終摳圖掩像。本文對(duì)顯著性檢測(cè)算法作了相應(yīng)改進(jìn),利用反饋方式,提高了整個(gè)算法的魯棒性。實(shí)驗(yàn)顯示

3、提出的方法在掩圖精度和算法計(jì)算時(shí)間上,相比其它基于譜摳圖改進(jìn)的算法有所改善。并且和流行的摳圖算法相比,本文提出的方法在魯棒性上也具有可比性。
  其次,譜摳圖算法擴(kuò)展譜分割算法獲得摳圖掩碼層,基于少量的前景/背景約束就能獲得初步的摳圖結(jié)果。但當(dāng)算法局部顏色線性模型假設(shè)失效,或者拉普拉斯矩陣未能正確聚類混合像素時(shí),摳圖掩像準(zhǔn)確性下降。本文利用局部采樣估計(jì)對(duì)譜摳圖算法進(jìn)行優(yōu)化,提出了一種基于少量用戶交互就能取得魯棒摳圖結(jié)果的算法。該算

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