后处理在数字抠像中的应用与解析

数字抠像是将一幅图像中的前景物体与背景进行分离的问题,它的关键在于Alpha通道的计算.以往通过采样方法求得的Alpha中,由于采用逐点计算的离散化方式,求解出的Alpha通常不连续,并且包含很多噪声,因而需要对Alpha进行后处理,这不仅会增强Alpha在视觉上的平滑性,而且能够进一步提高Alpha的精确度.在目前国际上,有关数字抠像后处理领域已经进行了许多研究,但缺少相关的综述性文献,并且对后处理后的Alpha如何进行定量的评价也仍未系统解决.本文首先将数字抠像中的后处理方法分为2类:与仿射类方法相结合的方式及自平滑方式,其次,对两类方法进行了全面的总结和梳理,并对方法的优缺点进行了分析,对将来研究方向提出了建议,最后,针对后处理后的Alpha结果进行了全面的量化比较,弥补了传统方法基本上仅在视觉层面上进行比较的缺陷.     

一种基于双层框架的仿射类图像抠像方法

仿射类抠像方法主要分为KNN(K-nearest neighbor)类和Matting Laplacian类方法,本文结合这2种方法的优点提出了一种基于仿射类的双层次抠像方法.其中,第一层为绝对像素的划分层次或预处理层次,采用了基于KNN类简单权重与相对远距离的搜索方法,并结合初始Trimap未知区域大小无关的方式;第...     

一种基于DTW/ISODATA算法的多层分类器手语识别方法

为提高大词汇量手语识别速度,论文提出了一种将动态时间规整(DTW)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的多层次的大词汇量手语识别方法。该方法思想是先进行全局粗略搜索,将要识别的手势词归入某一组范围较小的词表中,然后通过更加精确的HMM局部搜索将词识别出来。各个词汇表用DTW/ISODATA算法来产生。对4942个孤立手语词作了实验,结果表明,相对于仅用HMM单层识别而言,识别速度从原来每个词的2.364秒提高到0.137秒,提高了94.2%,识别准确率也提高了4.66%。