云南大学学报(自然科学版,2007,29(S2:228～232CN53-1045/NISSN0258-7971JournalofYunnanUniversityΞ自然图像抠图方法讨论任艳宏,徐丹,苏鹏宇(云南大学计算机科学与工程系,摘要:,它通过用户交互,指定图像中的少,、准确地分离出所有的前景物体.文章对若干,.关键词:;前景提取;自然图像抠图;alpha估计:TP31714文献标识码:A:0258-7971(2007S2-0228-05在数字图像或视频编辑领域,一个很重要的应用就是分割、提取图像中不同对象进行处理.而其中最直观的分割需求就是从图像中分离前景和背景,进而将分割出的前景图像与其他的背景组合形成一幅新的图像.总的来说,对景物提取与合成技术的需求随着视频制作、基于图像的建模和绘制、视频压缩等应用领域的开拓而变得更加迫切.图1毛发、云彩很难通过常规方法提取出来,基于透明度的方法适用于解决这种问题Fig11Itπsmoreeffectivetoextracthairorcloudbyalphaestimationthanbynormalmethod如果图像中前景、背景的边界清晰,可以采用沿着边界剪切、粘贴的方法,只要你足够细心,也可以获得比较不错的效果.然而在自然图像中,这种方法通常是难以实现的.自然景物如树叶和发束通常比一个像素还要细小,如图1(a这使得离散的数字图像在前、背景交界处大量的像素点从不止一个物体上获得光线.另外,一些半透明物体的图像如云彩、玻璃杯,即使是在景物内部,像素点也包含了前、背景物体的色彩,在这种情况下,传统的边探测和图像分割算法是无能为力的.针对上述问题,大量科研工作者进行了长期的研究和探索,采用alpha估计的前景提取思想,对单个像素点包含的色彩进行前景和背景的分离,从而较好的解决了这类问题.1alpha估计的历史α值的概念由3个不同的群体分别创造出来:Ξ收稿日期:2007-09-14基金项目:国家自然科学基金资助项目(60663010;云南省自然科学基金资助项目(2006F0017M.作者简介:任艳宏(1977-,男,云南人,主要从事图像去噪,图像放大,自然图像抠图等方面的研究.计算机图形学、电影和电视业以及遥感.最初在图形学中α“值的应用是为了SoftFilling”,即改变反走样区域例如一条边界的色彩值.Fishkin和Barsky[1]发表了当α值未知但是原始前景和背景色彩已知的情况下,最为综合的技术文章.边界上一个像素点的色彩被假定为落在由原始色彩展开的色彩空间的矢量子空间中.这项技术对于2个物体之间不超过四种的色彩有效.Mitsunaga等人[2]研制了一个更加健壮的估计α值的系统.设α的模成比例的.会增加信噪比.然而如毛发和水这样的物体不遵从这一条假设.在相当长的一段时间内,电影和电视工作者使用蓝色屏幕进行简单的景物提取.被摄物置于1张蓝色屏幕前,录制完毕后胶片上的蓝色屏幕被其他的背景所替代.Smith和Blinn[3]非常详细“”的研究了这种蓝屏问题,发现仅仅在最简易的情况下才存在唯一的物象提取结果.他们证明:如果能在两张任意对应像素点都不同的背景屏幕下拍摄前景物体,那么在通常的情况下可以得到关于前景的唯一结果.但是,这种方法仅仅在能够两次拍摄同一个不动物体的录影棚内才有效.最后,在遥感领域,“”分离像素点是一直以来被关注的课题,因为卫星图像的每一个像素点都混合了大量不同种类不同物质反射的光线.一种简单但是非常有效的方法来自于Adams等人[4].他们在考虑明暗亮度效应的同时由一幅火星表面照片推导出了岩石和土壤成分并且估计了它们在图像中每一点的含量.然而这类技术通常需要预先给出许多并不包含在图像中的信息,例如各种物质的实验室参照光谱,对候选物质成分排序的研讨,和对数据的其他分析.本文中研究的景物提取,没有如此复杂的附加条件.输入仅仅是单幅数字图像.2基于alpha估计的抠图技术Porter和Duff[5]在1984年引入了α通道的概念,并展示了如何将α值应用于合成多张图像生成复杂的数字图像.其中描述了了最为常见的组合操作是over操作,它被总结为组合等式C=αF+(1-αB,(1其中C,F,B分别表示合成图像,前景图像和背景图像的RGB三维矢量,α代表了颜色的不透明度,其值介于(0,1之间,而合成图像的颜色值是由前景颜色和背景颜色以α值为参数进行线性混合而得.,其C,前景图像F和,本文讨论景提取,它对图像的背景不做要求,且只需一张图像.然而,在彩色图像中,等式(1包...