自然抠图算法：以经典的贝叶斯抠图为例（Bayesian Matting）

最新推荐文章于 2021-03-30 21:12:11 发布

白马负金羁

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分类专栏：深入理解数字图像处理文章标签：图像处理贝叶斯抠图 Bayesian Matting

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本文介绍了图像抠图技术，特别是贝叶斯抠图算法，这是一种基于条件概率的经典算法，用于精细分割图像前景与背景。通过MATLAB示例展示了算法如何求解融合系数α，以及如何将前景融合到新背景中。贝叶斯抠图通过采样和色彩聚类来估计前景、背景和α值，通过迭代优化达到最佳效果。该算法虽非最新，但在教学和理解图像抠图原理方面具有重要价值。

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引言

数学无疑是现代数字图像处理技术和机器学习算法的一个共同的重要基石；此外，数字图像处理技术也从机器学习领域中汲取了许多智慧。例如，在face detection中，AdaBoost就有非常成功的应用。总之，当前一些效果显著的同时也非常popular的图像处理技术中大量地借鉴和利用了经典数学和机器学习理论中的一些著名的成果。数字图像抠图技术就是一个典型的领域，数学理论和机器学习方法在其中扮演了至关重要的角色。类似Naive Bayes和 $k$ NN这样的机器学习方法在Image matting这个领域已经取得了非常好的效果。

图像抠图技术（Image Matting）在现代影视技术中有重要应用。这里所谓的“抠图”，英文Matting其实是“融合”的意思。所以如果翻译成图像融合技术其实也是恰当的的，但如果我们从“抠取”这个角度来看，Image Matting更类似于一种图像分割方法，只不过：1）它是一种超精细的图像分割技术；2）它要分割的内容通常是将前景从背景中分割（而广义的图像分割则还包括同等地位目标之间的分