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基于单样本学习的数字抠图算法研究

基于单样本学习的数字抠图算法研究

作者：陈振鹏山东师范大学

学位级别：硕士

作为一项经典的图像处理技术,数字抠图（Digital Matting）广泛应用于电视以及电影拍摄中。数字抠图的研究目标是完美的将图像中前景和背景分离开,随后可以为图像更换虚拟背景等一系列操作。由于抠图问题的欠约束性,数字抠图算法一般需... 详细信息

作为一项经典的图像处理技术,数字抠图（Digital Matting）广泛应用于电视以及电影拍摄中。数字抠图的研究目标是完美的将图像中前景和背景分离开,随后可以为图像更换虚拟背景等一系列操作。由于抠图问题的欠约束性,数字抠图算法一般需要用户手绘一些区域（绝对前景、绝对背景以及未知区域）,为数字抠图提供更多的资讯信息。这种资讯信息包括精确绘制的三分图（Trimap）以及涂鸦生成的草图（Scribble）两种。然而,对每一张图像绘制准确的三分图耗费大量的人力成本,草图所提供资讯信息太少,鲁棒性差,导致抠图精度很低。单样本学习（One-shot Learning）模拟人类快速学习能力,近几年受到研究人员的广泛关注。单样本学习实现了在仅有一个标注样本的前提下识别一个未知语义类,无需大量标记数据进行重新训练,大幅降低了标注工作量。如今单样本学习技术已经广泛应用于图像分类、语义分割领域。受此启发,本文拓展单样本学习方法应用于数字抠图,同时解决了绘制三分图耗时、费力,以及绘制草图鲁棒性差的问题。具体来讲,本文提出的模型首先通过用户提供交互信息（几次点击）,产生粗略的前景、背景分割结果,并采用条件随机场对分割结果进行优化,随后通过膨胀、消融的方法对优化后的分割结果进行处理产生类似于专业人员手绘的三分图,最后本文设计了基于深度神经网络的抠图模型用于生成抠图结果。值得注意的是,本文提出的基于单样本学习模型对于未知语义类具有很好的泛化能力,这意味着对于相同未知语义类中的所有图像,我们仅需要用户标注其中任意一张图像,就可以生成此语义类中所有图像的抠图结果。本文的主要工作包括以下四个方面:（1）本文构建了基于单样本学习的前景、背景分割模型。首先,本文设计了条件分支用于结合图像与用户提供的咨询信息（前景点击、背景点击）产生语义表征（前景表征、背景表征）。其次,本文设计了分割分支用于结合语义表征和分割图像产生分割二分类前景、背景分割结果。（2）针对产生的分割结果不精确问题,本文通过条件随机场算法对分割结果进一步优化,随后通过膨胀、消融的方法处理分割结果生成三分图。（3）本文采用深度编码-解码网络对抠图结果进行预测,提高了抠图精度并且加快了运行速度。（4）为了验证本文提出算法的可行性、运行效率以及精确度,本文进行了四部分实验,包括生成三分图精确度对比,算法运行效率对比,模型指导能力验证以及模型的特征传递能力验证。并且对于实验结果进行分析。本文的创新点在于以下两个方面:（1）本文提出的基于单样本学习的数字抠图方法,首次将单样本学习技术与数字抠图技术相结合。本方法通过用户提供的几次点击生成三分图,无需用户手绘,降低了用户交互工作量。并且算法具有更好的鲁棒性,能够取得相对高的抠图精度。（2）本文提出的模型可以有效的提取未知语义类的表征,并利用此语义表征作为指导生成三分图。这意味着对于任意未知语义类中的所有图片,我们仅需标注其中一张,就可以得到此语义类中所有图像的三分图。进一步降低了用户交互工作量。

关键词：三分图生成数字抠图深度学习单样本学习图像分割

基于数字抠图的ROI提取方式改进及其在CT图像中的应用

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基于数字抠图的ROI提取方式改进及其在CT图像中的应用

中国生物医学工程学会成立30周年纪念大会暨2010中国生物医学工程学会学术大会

作者：彭莎吴效明杨荣骞华南理工大学生物科学与工程学院生物医学工程系

数字抠图技术解决了单个像素点上前景和背景色彩分离的问题,在应用上具有广阔的前景。本文针对数字抠图技术中传统人工交互创建三分图的方式无法提取非连通前景区域的问题,提出一种新的交互算法。该算法将CT图像中组织的灰度特征引入颜... 详细信息

数字抠图技术解决了单个像素点上前景和背景色彩分离的问题,在应用上具有广阔的前景。本文针对数字抠图技术中传统人工交互创建三分图的方式无法提取非连通前景区域的问题,提出一种新的交互算法。该算法将CT图像中组织的灰度特征引入颜色估计模型,使用自适应阈值法获取具有相同物理意义但是非连通的组织区域,降低了交互复杂度,提高了交互有效性。实验证明,该法简便高效,解决了传统算法不能应用于非连通组织分割的难题。

关键词： CT图像分割数字抠图 ROI提取自适应阈值

来源： cnki会议评论

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三种典型数字图像抠图方法的比较

三种典型数字图像抠图方法的比较

作者：李卓婷华南理工大学

学位级别：硕士

人类日常生活中充满着丰富多彩的信息,图像信息以内容直观、信息量大占据着各种信息的主要地位,这使得图像处理技术成为计算机应用研究中一个活跃的领域。目前,数字图像处理技术已经被广泛应用于广告、影视制作等商业活动中。数字图像... 详细信息

人类日常生活中充满着丰富多彩的信息,图像信息以内容直观、信息量大占据着各种信息的主要地位,这使得图像处理技术成为计算机应用研究中一个活跃的领域。目前,数字图像处理技术已经被广泛应用于广告、影视制作等商业活动中。数字图像抠图技术是一种从自然图像中提取任意形状前景元素的图像处理技术。早期出现的蓝屏抠图技术和差异抠图技术对图像的背景都有严格的要求,这使得抠图技术的应用有很大的局限性,远远不能满足用户的需求。随着计算机技术的高速发展,图像处理技术领域出现了大量的抠图算法,这包括贝叶斯抠图、泊松抠图和鲁棒抠图等。本文深入研究了几种典型的数字图像抠图算法,通过实验对这几种抠图算法的效率、效果、适用范围等方面进行比较并得出综合性的结论。 (1)图像的大小和trimap的精细程度决定了抠图的速率;(2)在输入图像相同且trimap相同的条件下,Robust matting的抠图效果要优于Bayes matting和Poisson matting;(3)得到质量较好的抠图效果需耗费大量的人机交互时间

关键词：数字抠图自然图像抠图图像提取贝叶斯抠图泊松抠图鲁棒抠图

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全局Poisson抠图的实现与改进

系统仿真学报 2006年第Z1期18卷 92-93,98页

作者：张文哲彭延军牛翠霞山东科技大学信息科学与工程学院山东青岛266510 山东工商学院信息与电子工程学院山东264005

数字抠图技术是一种把图像的前景部分从背景中分离出来的一种技术,它在电影、电视等视频制作中得到了广泛的应用。文章主要目的是对Poisson抠图方法进行改进,以取得更好的处理效果或更快的处理速度。首先对Poisson抠图技术进行了简单的... 详细信息

数字抠图技术是一种把图像的前景部分从背景中分离出来的一种技术,它在电影、电视等视频制作中得到了广泛的应用。文章主要目的是对Poisson抠图方法进行改进,以取得更好的处理效果或更快的处理速度。首先对Poisson抠图技术进行了简单的介绍,并对它的实现过程进行了描述。最后,用区域生长的方法对全局Poisson抠图进行了改进,减少了算法的执行时间。

关键词： Poisson抠图数字抠图自然图像抠图区域生长

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基于深度的双尺度前背景分离模型

计算机工程 2010年第18期36卷 166-168页

作者：潘俊林沈一帆陈文斌复旦大学计算机学院上海200433

针对前景物体从图像背景中分离时错误率较高的问题,提出一个新的基于深度的双尺度前背景分离模型,利用图像内在特性(提取为拉普拉斯矩阵)及各物体的空间信息(由扫描设备得到的深度图像),较好地去除了前背景交界处颜色相似性造成的歧义... 详细信息

针对前景物体从图像背景中分离时错误率较高的问题,提出一个新的基于深度的双尺度前背景分离模型,利用图像内在特性(提取为拉普拉斯矩阵)及各物体的空间信息(由扫描设备得到的深度图像),较好地去除了前背景交界处颜色相似性造成的歧义。实验结果证明,该模型在视觉上能大幅度改进典型前背景分离模型的结果。

关键词：数字抠图背景分离双尺度模型

基于CT图像分割的Knockout改进算法

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计算机工程 2011年第12期37卷 199-200,203页

作者：彭莎杨荣骞吴效明华南理工大学生物科学与工程学院广州510006

Knockout算法对初始交互轮廓线的依赖性较高、鲁棒性较差。为此,提出一种改进算法,引入CT图像的典型纹理特征信息对初始交互轮廓线进行修正,通过自适应阈值和区域生长法修正前景区域,利用负梯度搜索法修正背景区域,通过颜色空间变换将... 详细信息

Knockout算法对初始交互轮廓线的依赖性较高、鲁棒性较差。为此,提出一种改进算法,引入CT图像的典型纹理特征信息对初始交互轮廓线进行修正,通过自适应阈值和区域生长法修正前景区域,利用负梯度搜索法修正背景区域,通过颜色空间变换将透明度的三通道表达式转换为单通道形式。实验结果表明,改进算法对初始交互轮廓线的依赖性较低,分割的准确度较高。

关键词：数字抠图 CT图像分割透明度估计前景背景

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一种改进的Bayes抠图算法

计算机工程 2010年第3期36卷 213-214,217页

作者：吕巨建战荫伟广东工业大学信息工程学院广州510006 广东工业大学计算机学院广州510006

针对传统Bayes抠图算法容易在生成的不透明度通道上产生脉冲噪音的问题,提出一种改进算法,充分考虑分簇采样点所占比重对α值估算准确度的影响,在贝叶斯框架中嵌入一个含比重因子的平滑约束项表达式。仿真实验结果表明,该改进算法能够... 详细信息

针对传统Bayes抠图算法容易在生成的不透明度通道上产生脉冲噪音的问题,提出一种改进算法,充分考虑分簇采样点所占比重对α值估算准确度的影响,在贝叶斯框架中嵌入一个含比重因子的平滑约束项表达式。仿真实验结果表明,该改进算法能够有效消除脉冲噪音,使抠像结果更为光滑。

关键词： Bayes抠图数字抠图自然图像抠图

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基于循环神经网络的交互式抠图方法研究

基于循环神经网络的交互式抠图方法研究

作者：陈少喆大连理工大学

学位级别：硕士

数字图像的抠图问题旨在将数字图像中的前景物体与背景进行精确地分割。对该问题的求解一直是计算机视觉领域中的研究热点;同时,数字图像抠图技术也在数字图像处理领域中扮演着基础且关键的角色。在当下的数字媒体时代,电影电视制作、... 详细信息

数字图像的抠图问题旨在将数字图像中的前景物体与背景进行精确地分割。对该问题的求解一直是计算机视觉领域中的研究热点;同时,数字图像抠图技术也在数字图像处理领域中扮演着基础且关键的角色。在当下的数字媒体时代,电影电视制作、动画制作、网络直播等新兴技术的蓬勃发展、新生应用场景的不断丰富为数字图像抠图技术带来了诸多新的挑战。与此同时,深度学习技术尤其是人工神经网络技术的出现及完善,也为数字图像抠图问题的求解提供了新的工具和新的思路。为此,本文将围绕数字图像抠图问题,利用人工神经网络工具开展相关探索与研究。首先,本文将介绍一个基于循环神经网络处理数字图像抠图问题的系统框架。该框架依靠对原图的精确编码,采用主动迭代式的方法向用户推荐富有信息量的关键区域,用户仅需依据推荐区域给出前景或背景的二值标签,本文所提出的系统框架将自动传播这些标签并生成最终的数字图像抠图结果。本文提出的方法及框架一方面极大地减少了数字图像抠图过程中所需的人工标注量,另一方面也取得了与当前主流先进方法相媲美的高质量结果。随后,本文提出利用稠密连接的卷积神经网络为单张图片预测出一个富含语义信息的三部分割图。该分割过程将输入图片分为确定的前景、确定的背景和待求解区域三个部分。相比于传统的基于显著性检测的预测方法,预测出的三部分割图拥有更为准确的前后景信息,尽量准确地压缩待求解区域面积,能够为后续的基于三部分割图的数字图像抠图方法提供更为精准的引导。最后,本文将对提出的数字图像抠图方法及系统框架做出总结,分析该方案存在的局限性,并对未来的研究方向进行展望。

关键词：数字抠图人工神经网络卷积神经网络循环神经网络交互式方法

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放疗计划系统中医学图像配准与分割技术研究

放疗计划系统中医学图像配准与分割技术研究

作者：彭莎华南理工大学

学位级别：硕士

目前,放射治疗是癌症治疗中非常重要的手段之一,其核心问题是“精确化”。放疗计划系统是连接放射治疗硬件设备与放射治疗临床实施之间的纽带,是制定放射治疗方案必不可少的软件系统,是放射治疗精确化的基本保障。自动化程度高、时间复... 详细信息

目前,放射治疗是癌症治疗中非常重要的手段之一,其核心问题是“精确化”。放疗计划系统是连接放射治疗硬件设备与放射治疗临床实施之间的纽带,是制定放射治疗方案必不可少的软件系统,是放射治疗精确化的基本保障。自动化程度高、时间复杂度低、精确、鲁棒的医学图像配准与分割技术是放疗计划系统中的核心技术。本文结合典型放疗计划系统的需求和医学图像的一般特点,对基本的PV插值、PSO优化以及knockout分割等三个算法进行了研究和有针对性地改进,实验结果表明,改进有效地提高了算法的性能。研究了基于互信息配准中的灰度插值技术,并改进了PV灰度插值算法。基本的PV插值算法会使互信息函数在整数倍位移处产生严重的局部极值振荡现象,这些局部极值将降低后续搜索优化算法的效率和效果,甚至导致搜索结果错误。实验表明,使用PV算法和Cubic算法的加权平均作为改进的算法进行插值,能明显减少互信息函数的局部极值振荡现象,提高互信息函数的平滑度。研究了基于互信息配准中的搜索优化技术,并改进了PSO搜索优化算法。基本的PSO优化算法搜索效率较低:一是,初始粒子的随机性,增加了搜索成本;二是,兼顾全局最优的指导搜索,导致算法在达到精度范围后,不能马上终止,延长了时间,甚至无法收敛到区间内最优位置。实验表明,先将随机初始粒子进行Powell局部优化,再通过PSO算法和NM算法交叉寻优,能有效提高算法的搜索速度和精度。研究了基于数字抠图的软分割技术,并改进了knockout算法的三个方面:针对基本knockout半自动分割技术交互方式不适用于多目标自动前景提取的不足,采用otsu阈值法和区域生长法进行前景颜色样本集的校正;针对基本背景颜色建模方式容易产生误分割的不足,采用负梯度搜索法进行背景颜色样本集的校正;结合医学图像的特点,通过三通道颜色空间变换获得单一亮度分量,推导出alpha在单通道中的计算式。实验表明,改进的算法性能在交互效率、处理速度和精确度等三个方面得到了提高。

关键词：放疗计划系统数字抠图互信息配准灰度插值优化搜索