10.3969/j.issn.1000-386x.2020.09.028
一种基于KNN后处理的鲁棒性抠图方法
目前抠图算法分为采样法和仿射法.采样法求解出的Alpha值往往是不连续的,并且含有很多噪声.对此提出一种基于KN N后处理的鲁棒抠图算法.对未知像素点进行鲁棒性采样,并从中选择较好的样本对作为未知像素的前景和背景样本点,计算出未知像素的初始Alpha值;充分利用KNN方法搜索样本范围宽的优势对初始Alpha进行后处理.实验表明该后处理算法不仅增强了Alpha的视觉效果,同时也提高了Alpha的结果,尤其是实体前景和背景像素结果的准确性.
采样抠图法、仿射抠图法、鲁棒抠图方法、KNN、搜索、抠图后处理
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TP3(计算技术、计算机技术)
黑龙江省自然科学基金项目;哈尔滨商业大学校级科研项目
2020-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
170-175
