基于RWR的自然图像抠图

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1、1602010，46（25）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于RWR的自然图像抠图曾孝平，李金枝，刘国金ZENGXiao-ping，LIJin-zhi，LIUGuo-jin重庆大学通信工程学院，重庆400030CollegeofCommunicationEngineering，ChongqingUniversity，Chongqing400030，ChinaE-mail：ljz_0901@163.comZENGXiao-ping，LIJin-z

2、hi，LIUGuo-jin.NaturalimagemattingbasedonRWR.ComputerEngineeringandApplica-tions，2010，46（25）：160-163.Abstract：Anewnaturalimagemattingmethodisproposedbasedonthegraphtheory.Thisalgorithmbeginsfromtheim-agemappedintoaweightedundirectedgraphandmarksseedsin

3、thegraphwithdifferentcolors，thenusestherandomWalkwithRestartalgorithmtocalculatesimilarityofthepixels，andproposesalinearmodel.Finally，theproblemissolvedandtheforegroundandbackgroundcolorcomponentsofeachunknownpointareestimated.Experimentalresultshaves

4、hownthattheproposedmethodhasmanyadvantages.TheRWRmethodisquotedinthenaturalimagemattingwiththeuseofgraphtheory.Itavoidsthehighcomplexityoftheinverseinimageandsolvestheweakboundaryproblem.Keywords：naturalimagematting；bluescreenmatting；RandomWalkwithRes

5、tart摘要：提出了一种基于图论的自然图像抠图方法。该算法首先在图像上建立图的模型，并用不同颜色标记目标种子点和背景种子点；接着采用有重启概率的随机游走方法计算像素点之间的相似性，进而提出一个线性概率模型；最后求解模型并分别估计前景和背景物体。与目前的抠图方法相比，该算法具有以下特点：将RWR方法结合图论用于自然图像抠图中；减小了RWR算法在图像分割中迭代求逆的高复杂度，大大提高了抠图速度；解决了“弱”边界的问题。关键词：自然图像抠图；蓝屏抠图；有重启概率的随机游走（RWR）DOI：10.3778

6、/j.issn.1002-8331.2010.25.047文章编号：1002-8331（2010）25-0160-04文献标识码：Ａ中图分类号：TP391.41引言颜色，算法复杂，虽然取得了较好的抠图效果，但在处理速度数字抠图就是从给定图像I中恢复一幅前景图像F，一幅上却远不如Knockout方法。在GrabCut方法中，用户是沿着背景图像B和一张掩模α，其目的就是把前景物体从图像中抽物体的周围画一个矩形，矩形外面的物体为背景物体，矩形里取出来并与其他图像合成新的图像，因此可以广泛应用在视面的为前

7、景物体，前景和背景之间为过渡区域，该方法可以把频处理和影视制作领域。前景物体通过图像分割加羽化过程的方式准确地抠出来。但抠图技术大致可以分为蓝屏抠图和自然图像抠图两大是，在GrabCut方法中，矩形中的背景颜色必须比较光滑，而且类。蓝屏抠图最早出现于20世纪60年代初，2000年又出现了边缘附近的颜色相差也必须比较大；另外前景物体和背景物另外一类对图像不做限制的、称为自然图像抠图的技术，并得体的颜色在颜色空间中的分布不能够重叠；前景物体的边缘到了迅速的发展。包括Chuang[1]方法和Knocko

8、ut[2]方法，不能太复杂，因此它只适用于“硬”边缘的情况。在LazyGrabCut[3]、Lazysnapping[4]和基于感知颜色空间的快速抠图[5]，snapping方法中，用户是在图像的不同地方画几根线段，先将RandomWalk[6]，基于MRF的复杂图像抠图[7]以及Spectral其中某些线段所经过的区域指定为前景区域，而将另外一些matting[8]方法。虽然这些方法只需要很少的用户输入（指定前线段经过的区域指定为背景区域；然后利用这些线段，就可以景物体和背景物体