【CV系列】Image matting技术

最新推荐文章于 2023-04-01 14:50:28 发布
最新推荐文章于 2023-04-01 14:50:28 发布
阅读量959 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 【图像处理入门和进阶教程】 文章标签： CV 图像 抠图 Matting
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SoaringLee_fighting/article/details/91361348
本文介绍了在图像处理中遇到的Image Matting技术，主要记录了其在去噪和增强过程中的应用，并提供了技术介绍和代码效果的总结，为后续深入研究提供参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

学习 closed-form solution image matting
daydayfat的专栏
03-22 3824
最近 在 学习 抠图， 网上 找到 不少资料      抠图 需要 一定的 交互 操作： 一般 需要 一个  trimap 或 一些 scribble           trimap是在 原图上，把前景（目标区域） 背景 以及 相交 部分 用 不同 的 颜色 笔试出来（一般为 白，黑，灰）， 需要trimap的 这类算法 只需要     利用 前景 和 背景 中 提供的 信息 来 处理 交
2019 ICCV之image matting:Disentangled Image Matting
makabaka的博客
04-10 1597
Disentangled Image Matting 当前的问题及概述： 以前的大多数图像匹配方法都需要一个大致指定的trimap作为输入，并为trimap未知区域中的所有像素估计分数alpha值。直接从粗糙的Trimap估计alpha matte是先前方法的主要局限性，因为这种做法试图同时解决两个困难且本质上不同的问题：识别Trimap区域内的真实混合像素， 和为它们估算准确的alpha值。 提...
image matting
11-09
Learning Based Digital Matting 2009 ICCV matlab code ,下载可用
Image Matting（抠图）技术介绍：序言
热门推荐
blueswhen的专栏
03-31 1万+
最近项目需要开始研究图像处理中的image matting技术了，中文简称抠图技术。刚接触这项技术时一直有些疑虑，这个和图像分割技术有什么差别，然后大概懂了。基本抠图都要人工交互，而分割技术则是全自动的，当然有人工介入的抠图分割在准确性上要远高于常规的图像分割技术，其实近两年不少文章都将分割技术作为抠图的第一步融入进去了。        字码到这里转念又一想，其实除了上述提到的，他俩还是有其他本
Image Matting（抠图）
qq_15821487的博客
09-07 837
matting的方法他会重点优化那些不确定区域。理解一个任务最直接的方式就是看他的评价指标。matting有个指标是计算梯度的差异，这个很明显就是在针对那些模糊区域的预测。相较于分割更注重整体，matting可能会更偏向于细节。而且matting一般会提供三元图来指示确定区域，不确定区域。虽然现有方法有的直接想要从数据中学习指导信息，舍弃三元图，但是效果也一般。分割就直接了，给你图片，割就对了。最后结果中对于像素的类别判定一般会选概率最大的那个。matting输出更像是一个概率图，对应于属于前景的概率。
Image Matting
jaccen的专栏
09-11 1932
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014636245/article/details/98208197 Image Matting: 图像抠图技术是指从静态图像或者视频序列中抽取感兴趣目标的过程，在ps和视频编辑中有重要的应用。 1.Image Matting Matt...
Deep Image Matting
09-22
深度图像抠图是一种先进的计算机视觉技术，主要用于精确地分离图像或视频中的前景与背景。这项技术在图像编辑、影视制作等行业中有着极其重要的应用价值。通过有效的自然图像抠图方法，可以极大地改善当前的专业工作...
2017 CVPR之image matting（抠图）：Deep Image Matting
makabaka的博客
04-08 1766
Deep Image Matting 当前的问题及概述： 当图像具有相似的前景和背景颜色或复杂的纹理时，以往的算法性能较差，主要是两个方面：1)只使用low-level feature，2)缺少high-level context。 本文较之间的工作最大的改进在于，本文更加细致的学习了alpha mattes中的自然结构，而不是主要依赖颜色信息进行image matting。 模型及loss： 2...
READING NOTE: Deep Image Matting
joshua_1988
03-17 1760
TITLE: Deep Image Matting
Image Matting 图像抠图技术与深度学习抠图
TomRen
08-03 1万+
图片抠的好, 不用绿幕不用慌~
Image Matting（抠图）技术介绍：Knockout 抠图
blueswhen的专栏
04-14 4835
抠图技术发展到现在
CVPR 2020 论文大盘点-抠图Matting篇
OpenCV中文网
10-23 876
抠图(Image Matting)是一个非常有趣的领域，它的任务是对图像前景像素的不透明度（alpha 通道）进行计算，方便后续的图像合成编辑。传统的Matting方法需要输入三色图（...
Disentangled Image Matting
balabalabiubiu的博客
03-15 267
Disentangled Image Matting 论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.04686 发表出处：2019 CVPR 1.背景 以前的大多数图像匹配方法都需要一个大致指定的trimap作为输入，并为trimap未知区域中的所有像素估计分数alpha值。 直接从粗糙的Trimap估计alpha matte是先前方法的主要局限性，这忽略了输入的trimap的不精确性。 2.文章观点 本文认为，在利用trimap作为额外输入的图像抠图中存在着一个分类问题没有得到充分解决。
Deep Image Matting阅读笔记
清风拂面
02-29 864
概述 文章提出的算法主要分为两个部分：第一部分通过深度卷积的encoder-decoder网络，输入图像和图片对应的一个trimap，来预测图像的alpha matte（蒙板），第二部分用小型卷积网络对第一部分得到的蒙板进行微调，获得边缘更尖锐的结果。同时，文章提供了一个由49300训练图像和1000检测图像组成的抠图数据集（合成数据集）。 1.介绍 抠图问题的核心是精确地将图像或视频中的前...
深度学习（7）之图像抠图 Image Matting算法调研
yohnyang的博客
04-01 4260
深度学习（7）之图像抠图 Image Matting算法调研
matting系列论文笔记（一）：Deep Image Matting
Mao_Jonah的博客
11-24 2278
matting系列论文笔记（一）：Deep Image Matting 刚刚入了Image Matting的坑，后续会更新系列相关的文章。这个坑目前还没有人满为患，好的文章没有很多，综述文章也没有囊括比较新的方法。 论文链接: 2017 Deep Image Matting pytorch代码： https://github.com/foamliu/Deep-Image-Matting-PyTorch 文章目录matting系列论文笔记（一）：Deep Image Matting前言Abstract一、I
《Deep Image Matting》论文笔记
m_buddy的博客
10-02 653
参考代码：Deep Matting 1. 概述 导读：这篇文章是在深度学习基础上进行抠图，之前也有基于此的工作，但是那些方法存在前景背景区域颜色接近或是有复杂纹理的时候表现欠佳。文章对于这些方法效果差的原因进行分析并归纳为：网络中只使用了低层次的细节信息，而忽略或是缺少高层次的上下文信息。文章针对上面提到的两个问题提出了一种新的抠图方法，该方法有两个部分组成： 1）由CNN网络构建的编解码结构，使用三色图和原图作为输入，输出预测出来的alpha图； 2）在前一个部分输出的基础上使用一个小的卷积网络去优化预
semantic image matting
04-07
"Semantic image matting" 的中文...它是一种计算机视觉技术，可以将图像中的对象提取出来，并将其放置在新的背景中，而不损失原始图像的细节和质量。这种技术可以被广泛应用于人机交互、虚拟现实、合成图像等方面。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

飞翔的鲲

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值