在线视频分割实时后处理

在线视频分割的应用通常都需要对分割结果进行后处理,以消除误分割和边沿闪烁.基于图像抠图的方法太慢,而简单的对(前/背景)边界进行模糊不仅不能消除误分割,而且会导致清晰的边界被过度模糊.为了解决上述问题,文中提出了一种新的后处理方法.对边界附近的每一像素,首先通过一种新的专门用于颜色聚类的快速聚类算法得到该像素周围的局部颜色模型,并用来重新估计像素的alpha值,以消除误分割.为了改善结果的一致性,再采用一种自适应的边界函数作光滑性约束.边界函数可根据像素的局部属性自适应地调整过渡区域的中心和宽度,这样就防止了将清晰的边界过度模糊.文中的算法速度很快,可以很好地满足在线视频分割的要求.     

基于WSSD的不规则图像块快速匹配

传统的图像块匹配加速算法都要求待匹配的图像块具有预先定义好的形状。但有时候由于数据损坏、丢失等原因,待匹配块的形状是不规则的（如图像修复）。针对这种情况,提出了一种无损精度的不规则块匹配加速算法,将不规则块匹配扩展为一求最小加权平方差和（WSSD）的问题,块的形状间接地通过每个像素的权重来控制,这使得图像块都能被统一地当成矩形块。为了进行加速,提出了用快速傅里叶变换（FFT）计算WSSD的方法。并利用待匹配块及其权重在傅里叶变换过程中需大面积补零的特殊性改进了FFT算法,在不损失精度的前提下,进一步降低了其复杂度。最后以图像修复为例,说明WSSD是比SSD更一般的图像块相似度,并为各种图像块匹配的应用提供了一种统一的处理框架。