数字图像中基于 值的景象提取算法研究.doc

《数字图像中基于 值的景象提取算法研究.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、论文：数字图像中基于α值的景象提取算法研究毕业论文（设计）数字图像中基于值的景象提取算法研究68论文：数字图像中基于α值的景象提取算法研究目录目录2摘要4第一章概述51.1研究动机51.2研究历史51.3研究现状61.4本文的组织7第二章基于透明度(Α值)的景物提取82.1基于透明度的景物提取技术简介82.2基于透明度的景物提取算法92.2.1Hillman等人算法92.2.2Ruzon和Tomasi算法102.2.3Poisson算法112.3本章小节11第三章在MATLAB下实现的程序基本框架113.1MATLAB实现

2、的优缺点113.1.1MATLAB实现的优势113.1.2MATLAB实现的缺点113.2输入113.3运算113.4输出113.5实际设计的GUI界面113.6本章小节11第四章算法实现114.1Hillman等人算法114.2Ruzon和Tomasi算法114.3Poisson算法114.4本章小节11第五章算法的效果、分析和改进115.1算法的效果115.1.1Hillman等人方法生成图实例115.1.2Ruzon和Tomasi方法生成图实例115.1.3Poisson方法生成图实例115.2算法的分析115.2.

3、1三种算法的实际效果比较115.2.2三种算法的时间复杂性比较115.2.3总体评价表1168论文：数字图像中基于α值的景象提取算法研究5.3Hillman等人算法的改进意见115.4Ruzon和Tomasi算法的改进意见和实现115.5Poisson算法的改进意见115.6本章小节11第六章总结与展望116.1总结116.1.1MATLAB下编写景物提取程序的一般步骤116.1.2对手工划分边界的经验总结116.1.3本文中实现的四种算法的特点和性能描述116.2展望116.3更多的例子11参考文献11致谢1168论文：

4、数字图像中基于α值的景象提取算法研究数字图像中基于值的景象提取算法研究摘要景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来．它为视频制作、基于图像的建模、绘制等提供了原始素材．其技术也适用于基于对象的视频压缩等领域．一般的景象边缘模糊，如何准确、便捷、快速地提取一幅图像成为近年来图像处理的一个新的研究热点．本文所研究的基于透明度(α值)的景象提取技术正是针对模糊边缘景象提取的．本文介绍了三种各具特色的基于透明度的图像提取算法：Hillman等人的算法，Ruzon和Tomasi的算法和Poisson算法，并在MATLAB下

5、进行了实现．我们通过大量图像实例测试，对这些算法进行了系统的比较和分析．接着，我们对Ruzon和Tomasi算法中距离测度进行了改进，得到了更好的提取效果．最后，我们将上述三种算法以及改进算法集成到统一的用户界面中，完成了用户可方便地选择使用的景物提取工具．通过实践我们发现，对于前、背景边缘色彩反差大，色彩沿边缘变化不太剧烈的图像，从景物提取质量和运算时间上来说已经可以得到比较理想的提取效果．关键字：数字图像处理，景象提取，透明度(α值)，前、背景合成．AbstractThepurposeofDigitalImageMat

6、tingistoextractobjectsofinterestfrombackgroundinadigitalimage.Itcanprovidefilm-making,ImageBasedModelingandRenderingwithnaturalresources.AndsomeofitstechniquescanbeappliedtoObject-OrientedMediaCompression.Therefore,itispopularatpresentlookingforwaystoextractforegr

7、oundaccuratelyandconveniently,which,however,isnotaneasytaskatall,sinceboundariesofanaturalobjectinanimageisoftenblurred.Alphabasedimagemattingapproachesareaimingatexactlythesecases.InthispaperweintroduceandimplementinMATLABenvironmentthreeuniquemethodsbasedonAlpha

8、value.TheyareHillman,Ruzon&TomasiandPoissonalgorithms.Aftertesting,wegivethemsystematiccomparisonsandanalyses.Then,weimprovethe“distancemeasure”definiti