46、计算摄影：图像抠图、纹理分析与合成技术解析

计算摄影：图像抠图、纹理分析与合成技术解析

1. 基于优化的图像抠图技术

在图像抠图领域，传统的独立估计每个像素不透明度和前景颜色的方法存在一定局限性，因此基于全局优化的抠图技术应运而生。

• 边界抠图（Border Matting）

  • 操作步骤 ：首先对GrabCut交互式分割系统产生的二值分割区域进行膨胀处理。然后针对边界上的每个点，求解亚像素边界位置Δ和模糊宽度σ。
  • 效果分析 ：该技术在处理平滑边界（如人脸）时能取得较好效果，但对于毛发等精细细节的处理能力较弱。

• 泊松抠图（Poisson Matting）

  • 原理 ：假设已知三分图中每个像素的前景和背景颜色，并且认为alpha蒙版的梯度与彩色图像的梯度存在如下关系：
    [
    \nabla\alpha = \frac{F - B}{|F - B|^2} \cdot \nabla C
    ]
  • 操作步骤 ：通过对上述公式两边取梯度并假设前景和背景颜色变化缓慢推导得出该关系。接着使用正则化（最小二乘法）技术将每个像素的梯度估计值整合为连续的α(x)场。
  • 适用场景 ：当能够获得较好的前景和背景颜色估计，且这些颜色变化缓慢时，该技术效果