本文介绍了基于邻域信息的实时Alpha Matting算法——Shared Sampling，该算法复杂度低且效果良好。提供了一个基于MAC Xcode的实现，并且可以轻松移植到其他平台。虽然目前实现依赖OpenCV，但算法核心并不依赖它。主要步骤包括ExpandKnown、Gathering、RefineSamples和Local smoothing，通过处理Trimap为未知像素生成Alpha值。
基于邻域信息的扣图算法, Shared Sampling for Real Time Alpha Matting, 相比其他的Alpha Matting, 复杂度低, 效果不错. 原文可以在此下载: http://inf.ufrgs.br/~eslgastal/SharedMatting/
参考网上的例子, 整理实现了算法: https://github.com/volvet/AlphaMatting, 工程是基于MAC Xcode建立的, 也很容易被移植到其他平台.
目前的实现对OpenCV有依赖, 但是实际上其之用OpenCV的图像读取, 存储和一些相关数据结构, 其算法本身并不依赖OpenCV, 所以从OpenCV剥离也是容易的.
算法的输入: 待处理的pixture, 和 trimap, trimap 是已经确定了前景, 背景和未知区域的图, 实际上是一个三值图像.
算法的几个主要步骤
1. ExpandKnown
2. Gathering
3, RefineSamples
4. Local smoothing.
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