一种基于KNN后处理的鲁棒性抠图方法

• 作者: 姚桂林 白杨
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 采样抠图法 仿射抠图法 鲁棒抠图方法 KNN 搜索 抠图后处理
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 170-175
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 5287字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.09.028

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白杨	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
2	姚桂林	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	6	4	2.0	2.0