（计算机应用技术专业论文）自然图像抠图与合成方法的研究.pdf

删y 1 7 4 5 7 9 3 ad i s s e r t a t i o ns u b m i t t e dt og u a n g d o n gu n i v e r s i t yo f t e c h n o l o g y f o rt h ed e g r e eo fm a s t e ro f e n g i n e e r i n gs c i e n c e r e s e a r c ho nn a t u r a li m a g em a t t i n ga n dc o m p o s i t i n g m a s t e rc a n d i d a t e ：h uh o n g f e i s u p e r v i s o r ：p r o f z h a ny i n w e i m a y2 0 1 0 f a c u l t yo fc o m p u t e r g u a n g d o n gu n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g y g u a n g z h o u ，g u a n g d o n g ，p r c h i n a ，5 10 0 9 0 摘要 摘要 自然图象抠图与合成是实现数字图象局部内容替换的图象处理技术。它能够突破 实际场景的限制，把自然图象中任意对象进行组合，构成一幅新的图象。目前该技术 在照片处理、影视制作和虚拟现实等领域都有着广泛的应用。 抠图是把任意形状的前景物体从自然图象中提取出来，合成则是把提取出来的前 景物体和另外一幅背景图象合成为新的图象。合成包括前景提取和前背景合成两个部 分，其中前景提取是重点也是难点。传统的抠图方法，虽然能够获得精确的抠图效果， 但是需要人工绘制复杂的t r i m a p ( = - - 分图) ，并且运行速度较慢。最近出现的一些新的 抠图算法虽然减少了人工交互工作量，但是它们不能处理颜色复杂的图象。由此，本 文对自然图象抠图与合成方法进行研究，既要减少抠图的人工交互，提高抠图的速度， 又要保证抠图的效果，最后要运用这种高质量的抠图方法，合成出一幅自然逼真的图 片。 本文的主要工作如下： 1 在分析已有抠图算法的基础上，本文提出了基于区域生长的鲁棒抠图算法。 该算法用硬分割中的g r a p hc u t 算法分割出前景物体的硬轮廓，再对轮廓进行膨胀， 并对膨胀后的轮廓进行区域生长，以至覆盖到轮廓以外的所有半透明区域，形成最终 的t r i m a p ，然后，用鲁棒抠图算法进行抠图操作。实验表明，该算法既保证了较高的 抠图质量，又减少了人工交互，并且缩短了运行时间。 2 针对现有合成算法在交互操作与合成效果上的一些缺陷，结合上述鲁棒抠像技 术和泊松图象编辑技术，本文提出了基于抠图和泊松方程的合成方法。该方法首先需 要用户输入简单提示信息，区分前景对象与它原来的背景，利用鲁棒抠图提取出前景 轮廓和前景透明度，再把前景对象拖到新的背景图片中的合适位置，并把前景透明度 作为泊松方程的梯度域标识，解出泊松方程实现图象的合成。该方法能够处理前背景 对比度小、颜色复杂的图片，而且简化了人工交互，增加了合成图象的逼真度，并用 实验加以了证实。 关键字：自然图象抠图；图象合成；鲁棒抠图；泊松图象编辑 a b s t r a c t a b s t r a c t n a t u r a li m a g em a t t i n ga n dc o m p o s i t i n gi sad i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g yt o r e p l a c es o m el o c a lc o n t e n ti nt h ei m a g e i tc o u l db r e a ko u to ft h er e s t r i c t i o n so ft h ea c t u a l s c e n e ，a n dc o m b i n ea n yo b j e c ti na ni m a g e ，c o n s t i t u t ean e wi m a g e i np h o t op r o c e s s i n g ， f i l mp r o d u c t i o na n dv i r t u a lr e a l i t yf i e l d ，i th a sb e e nw i d e l yu s e d n a t u r a li m a g em a t t 啦i sat e c h n o l o g yo fe x t r a c t i n ga r li n t e r e s to b j e c t 舶mas o u r c e i m a g e ，a n di m a g ec o m p o s i t i n gi st h et e c h n o l o g yt oe m b e dt h ee x t r a c t e do b j e c ti n t oa b a c k g r o u n di m a g e t h ei m a g ec o m p o s i t i n gi n c l u d e so b j e c te x t r a c t i n ga n df o r e g r o u n da n d b a c k g r o u n dc o m p o s i t i n g ，i nw h i c ht h ef o r e g r o u n do b j e c te x t r a c t i o ni st h ef o c u sa n d d i f f i c u l t y t h et r a d i t i o n a lm a t t i n gm e t h o d sc o u l dg e tg o o dm a t t i n gr e s u l t ，b u tn e e dt od r a w ac o m p l i c a t et r i m a p ，a n dr u ns b w l y s o m eo fr e c e n tm a t t i n gm e t h o d sr e d u c et h eh u m a n i n t e r a c t i o n , b u tt h e yc o u l d n tp r o c e s st h ei m a g ew i t hc o m p l i c a t ec o l o r s t h e r e f o r e ，w ed o r e s e a r c ho nn a t u r ei m a g e m a t t i n g a n dc o m p o s i t i n g ，n o to n l yt or e d u c et h eh u m a n i n t e r a c t i o n , a c c e l e r a t et h es p e e do fm a t t i n g ，a n da l s ot ok e e pt h ea c c u r a t em a t t i n gr e s u l t s ， a n du s et h i sh i g h - q u a l i t ym a t t i n gm e t h o dt oc o m p o s ea p i c t u r ew i t hn oa r t i f i c i a lm a r k s o u rm a i nc o n t r i b u t i o n sa r ea sf o l l o w s ： 1 b a s e do nt h ea n a l y s i so f e x i s t i n gm a t t i n ga l g o r i t h m s ，w ep r o p o s e dt h er o b u s tm a t t i n g a l g o r i t h mb a s e do nr e g i o ng r o w i n g t h i sa l g o r i t h ma d o p t st h eg r a p hc u ta l g o r i t h mt og e ta h a r dc o n t o u ro ft h ef o r e g r o u n do b j e c t ，t h e n , e x p a n d st h eh a r dc o n t o u rw i t hm a t h e m a t i c a l m o r p h o l o g y , a n du s e st h er e g i o ng r o w i n gm e t h o dt og r o wt h eu n k n o w nr e g i o n , u n t i li t c o n t a i n sa l lt h es e m i - t r a n s p a r e n tp i x e l s ，t h u s ，g e n e r a t e saf i n a lt r i m a p ，a n di n v o k e st h e r o b u s tm a t t i n go nt h es o u r c ei m a g et og e tt h et r a n s p a r e n ti m a g e c o m p a r e dw i t ho t h e r a l g o r i t h m s ，o u rs t r a t e g yr e q u i r e sl e s sm a n u a li n t e r a c t i o n , b u ta c h i e v e sa l m o s tt h e & u i 豫 a c c u r a c yw i t hs h o r t e rt i m e 2 i nv i e wo ft h ec u r r e n t i m a g ec o m p o s i t i n gm e t h o d s s h o r t c o m i n g si nh u m a n i n t e r a c t i o na n dc o m p o s i t i n gr e s u l t ，w ep r o p o s et h ei m a g ec o m p o s i t i n gm e t h o db a s e do nt h e m a t t i n ga n dp o i s s o ne q u a t i o n , w h i c hc o m b i n e st h ep r e v i o u sp r o p o s e dr o b u s tm a t t i n g i i i 广东工业大学硕士学位论文 a l g o r i t h ma n dp o i s s o ni m a g ee d i t i n gt e c h n i q u e s t h e m e t h o dn e e d sas i m p l eh u m a n i n t e r a c t i o nm e s s a g et om a r kt h ef o r e g r o u n da n di t ss o u r c eb a c k g r o u n d ，a d o p t st h er o b u s t m a t t i n ge x t r a c tt h ef o r e g r o u n dc o n t o u ra n dt h et r a n s p a r e n tl a y e r , t h e nd r a g st h ef o r e g r o u n d o b j e c tt ot h ea p p r o p r i a t ep l a c ei nt h en e wb a c k g r o u n di m a g e ，a n ds e t st h ef o r e g r o u n d t r a n s p a r e n ta st h eg r a d i e n ti d e n t i t yo ft h ep a s s i o ne q u a t i o n , s o l v e st h ep o i s s o ne q u a t i o n , r e a l i z i n gt h ei m a g ec o m p o s i t i n g f r o mt h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t s ，i t c a nb es e e nt h a tt h e m e t h o dc o u l dp r o c e s sc o l o rc o m p l i c a t ei m a g ew e l l , s i m p l i f yt h eh u m a ni n t e r a c t i o na n d r e d u c et h ea r t i f i c i a lc o m p o s t i n gm a r k s k e yw o r d s ：n a t u r a li m a g em a t t i n g ；i m a g ec o m p o s i t i n g ；r o b u s tm a t t i n g ；p o i s s o ni m a g e e d i t i n g 目录 目录 摘要。i a b s t r a c t 。i i i 目录1 r c o n t e n t s v i i 第一章绪论 1 1 引言1 1 2 研究背景2 1 3 研究现状3 1 4 研究目标3 1 5 本文所做的主要研究工作及内容组织5 1 5 1 本文所做的主要研究工作5 1 5 2 本文内容的组织6 第二章抠图与合成的原理和方法。 2 1 抠图与合成的原理7 2 2t r i m a p 类抠图方法8 2 2 1k n o c k o u t 方法8 2 2 2r u z o n - t o m a s i 算法9 2 2 3h i l l m a n 算法1o 2 2 4 贝叶斯算法1 1 2 2 5 鲁棒算法1 2 2 3s t r o k e 类抠图方法1 3 2 3 1 置信度传播算法1 3 2 3 2 闭合形式解算法1 4 2 3 3 谱算法15 2 4 合成方法1 6 2 4 1 泊松图象编辑1 6 2 4 2 交互式数字蒙太奇1 6 v 广东工业大学硕士学位论文 2 4 3 拖拉算法17 2 4 4 同步抠图与合成算法18 2 5 本章小结1 9 第三章自然图象抠图算法研究 ： l 3 1 引言。2 l 3 2 基于区域生长的鲁棒抠图2 2 3 2 1 硬分害0 2 2 3 2 2t r i m a p 的生成2 5 3 3 实验结果2 7 3 4 本章小结2 9 第四章图象合成方法研究3 1 4 1 引言3l 4 2 相关工作3 2 4 2 1 泊松编辑原理。3 2 4 2 2 离散表示3 4 4 3 基于抠图和泊松方程的图象合成3 5 4 4 实验结果3 6 4 5 本章小结4 0 总结与展望。 4 1 本文工作总结4 l 未来工作展望。4 1 参考文献 攻读硕士学位期间发表的论文4 6 独创性声明4 7 致谢 v i 。4 8 c o n t e n t s c o n t e n t s i i i c o n t e n t s i c h a p t e r li n t r o d u c t i o n 1 1i n t r o d u c t i o n 1 1 2r e s e a r c hb a c k g r o u n d 2 1 ：it h l ：s t a t eo f t h ea r t 3 1 4r e s e a r c ho b j e c t i v e s 3 1 51 1 1 em a i ns t u d ya n ds t r u c t u r eo f t h et h e s i s 5 1 5 1t h em a i ns t u d yo f t h et h e s i s 5 1 5 2t h es t r u c t u r eo f t h e1 r 1 1 e s i s 6 c h a p t e r 2p r i n c i p l ea n dt e c h n i q u eo fn a t u r a li m a g em a t t i n ga n dc o m p o s i t i n g 7 2 1t l l ep r i n c i p l eo f n a t u r a li m a g em a t t i n ga n dc o m p o s i t i n g 。7 2 2t r i m a pm a t t i n gm e t h o d s 7 2 2 1k n o c k o u tm e t h o d 8 2 2 2r u z o n - t o m a s im e t h o d 9 2 2 3h i l l m a nm a t t i n g 1 0 2 2 4b e y e s i a nm a t t i n g 1l 2 2 5r o b u s tm a t t i n g 1 2 2 3s t r o k em a t t i n gm e t h o d s 1 3 2 3 1b e l i e f p r o p a g a t i o nm a t t i n g 1 3 2 3 2c l o s e df o r ms o l u t i o nm a t t i n g 1 4 2 3 3s p e c t r a lm a t t i n g 1 5 2 4c o m t ) o s i t i n gm e t h o d s 1 6 2 4 1p o i s s e ni m a g ee d i t i n gc o m p o s i t i n gm e t h o d s 16 2 4 2i n t e r a c t i v ed i g i t a lp h o t o m o n t a g e 1 6 2 4 3d r a g - a n d d r o pp a s t i n g 1 7 v 广东工业大学硕士学位论文 2 4 4s i m u l t a n e o u sm a t t i n ga n dc o m p o s i t i n g 18 2 5c o n c l u t i o no f t h i sc h a p t e r 19 c h a p t e r 3r e s e a r c ho nn a t u r a li m a g em a t t i n gm e t h o d s 2 1 ：；1i n t r o d u c t i o n 2 1 3 2r o b u s tm a t t i n gb a s e do nr e g i o ng r o w i n g 2 2 3 2 1h a r ds e g m e n t a t i o n 2 2 3 2 2t r i m a pg e n e r a t i o n 2 5 3 3r e s u l t so f e x p e r i m e n t 2 7 3 4c o n c l u t i o no f t h i sc h a p t e r 2 9 c h a p t e r 4r e s e a r c ho ni m a g ec o m p o s i t i o nm e t h o d s 。3 0 4 1i n t r o d u c t i o n 3 0 4 ：! 】 ；2 e l a t i o nw o r k 3l 4 2 1t h ep r i n c i p l eo f p o s s i o ne d i t i n g 31 4 2 2d i s c r e t ee x p r e s s i o n 3 3 4 3i m a g ec o m p o s i t o nb a s e do nm a t t i n ga n dp o s s i o ne q u a t i o n 3 4 4 4r e s u l t so f e x p e r i m e n t 3 5 4 5c o n c l u t i o no f t h i sc h a p t e r 3 9 c o n c l u s i o n sa n d e x p e c t a t i o n 4 0 c o n c l u s i o no f t h i st h ：s i s 4 0 e x p e c t a t i o n 4 0 r e f e r e n c e s p u b l i c a t i o n sd u r i n gm a s t e r ss t u d i e s a n n o u n c e m e n to fo r i g i n a lc r e a t i o n a c k n o w l e d g e m e n t v 4 5 4 7 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 随着数码产品在人们生活中的普及，数字图片成为了越来越重要的信息载体。 有些从自然场景中产生的数字图片，不能够满足人们的主观审美要求，或者是为了 娱乐等原因，人们希望能够任意地改变图片中的某些内容，人为地合成一些新的逼 真的图片。在数字图象处理技术中，自然图象合成技术就是一种能够实现数字图象 局部内容替换的图象处理技术，它们能够突破实际场景的限制，实现人们主观要求 对图象中任意对象的组合，构成一幅新的逼真图象。图象合成技术包括前景提取与 前背景合成两个部分，其中前景提取是图象合成的重点与难点，数字抠图技术就是 一种把前景对象从图象中提取出来的技术，因此对数字抠图的研究是图象合成研究 的关键，并把它作为一门独立的技术来进行研究。 图象抠图也被称为软分割，是图象分割的一个分支。一般的图象分割方法都是 属于硬分割方法，它是通过对像素点进行分类，实现目标的提取。而抠图是则是复 杂图象的景物提取方法，它针对单个像素点的颜色进行前景和背景的分离，从而达 到景物提取的。当需要提取的前景目标含有细小的部分，或者透明部分，只有用抠 图技术才能将景物提取出来，并合成到新的背景上。例如，自然场景图象中出现的 人或动物的毛发，其面积在图象空间中通常比一个像素还要细小。另一些半透明的 前景物体比如云彩、火焰、瀑布，即使是在物体内部，像素点也包含了前景和背景 的颜色。在前、背景交界处的像素点从多个物体上获得光线，它们的颜色是前景和 背景物体颜色的叠加。对这些景物的分离，一般的硬分割方法是力不从心的。 抠图与合成技术最常见的应用是电影特效制作。在传统电影工业中，特效主要 依靠手工模型，光电效应，人工剪辑等手段。2 0 世纪末的数字技术给电影特效带来 了颠覆性的革命。电脑参与了电影特技的制作，采用抠图与合成技术，使得电影特 效中，前景和背景产生了匪夷所思的合成，往往给人以巨大的视觉震撼，好莱坞科 幻电影片指环王是这种技术的集大成者。 此外，抠图与合成技术还被用于对数码相片或图片的后期处理。最常见的是自 广东工业大学硕士学位论文 然风景照片的处理。人们期望将自己的不同着装不同姿态的形象合成到不同的风景 中，甚至是超现实的背景中去，产生新的视觉享受。然而，在像素级别上进行手动 抠图，是非常繁琐和耗时的，而且所得到的合成结果也常常是不够精确与协调的。 手工对视频或长序列图片进行抠图与合成，就更不切实际了。因此，对自动化的图 象抠图与合成算法进行研究，是非常重要和迫切的。 1 2 研究背景 最初的图象抠取和合成产生于照片和电影的拍摄。在电影拍摄中，导演需要将 在不同的时间或地点拍摄的图象合并到同一个电影场景内。正是由于电影摄制的需 要，极大地促进了图象合成技术的发展。最早期的图象合成操作是摄影师o s c a r r e j l a n d e r 在1 8 5 7 年实现的【。早期的图象合成操作采用了双重曝光技术：在首次拍 摄的时候屏蔽胶卷的一部分区域，以便在随后的拍摄中添加其它的元素瞄1 。 在2 0 世纪初，出现了光学抠图技术。光学抠图技术需要将前景放在某种特定颜 色的背景幕前进行拍摄，以便利用滤色技术将前景从背景中分离出来。例如，p e t r o v l a h o s 提出的颜色差异法取蓝色的背景屏幕对目标进行拍摄，因此，称之为蓝屏抠 图。颜色差异法的一种更简单的形式，是比较红色通道和绿色通道值的大小，然后 用蓝色通道减去上述较大的一个颜色通道，再将结果倒置转换成透明度的值。这种 方法从2 0 世纪6 0 年代中期开始风靡整个电影制造业，直到2 0 世纪8 0 年代后期数 字方法的出现，才被新的有效方法所取代。 自从2 0 世纪8 0 年代，人类进入数字时代，光学合成设备几乎都被计算机和特 定的软件代替了。然而，光学抠图与合成的一些相关技术和概念也被直接的运用到 数字技术中。用数字剪影来实现两幅数字图象的合成就是光学合成技术的数字模拟。 早期的抠图与合成程序就是简单的对光学时代抠图与合成技术的模仿。 同时，计算机的广泛运用也促进了抠图与合成技术的改进与发展，例如计算机 的使用可以帮助改进蓝屏抠图技术，可以允许利用额外控制来调节通道之间的关系 和阈值，直到能取得最佳的抠图效果伫1 。数字抠图技术还简化了蓝屏抠图设备的安 装和调试，不同于光学抠图对背景幕布的颜色、形状等有特殊要求，数字蓝屏抠图 在拍摄前景信息图象时对这些信息没有严格要求，在操作过程中只需要简单的识别 一些背景点，然后抠图软件就可以自动的剔出和这些背景点相似或一样的点。 2 第一章绪论 m i s h i m a t 叫提出的算法就是这种方法的典型运用。 数字技术发展的同时催生了一些抠图处理的新技术。例如，差分抠图h 1 就是一 种不同于以往方法的抠图技术，这种方法不需要在单色背景屏幕下拍摄前景物体。 其具体做法需要先后在同一背景下拍摄，得到两幅图象，只是在拍摄的时候一次有 前景物体，另一次没有前景物体，其中没有前景物体的图象常称为空白印版。差分 抠图就是利用这两幅图的差异来实现抠图处。但是，这种方法在前景背景比较相似 的地方容易出错，这时候就需要用户的参与来修正剪影图象。 1 3 研究现状 至今为止，已有不少国内外学者提出了一些行之有效的抠图与合成方法。 抠图一般都需要依赖一些先验信息。根据先验信息的差异，我们把抠图方法从 大致上分为两类：一类是t r i m a p 方法，它将源图象粗略地划分成前景区域，背景区 域和未知区域，我们把这个过程叫做t r i m a p 过程，以此作为先验信息来解决抠图问 题，它主要包括：k n o c k o u t 算法嘲，r u z o n t o m a s i 算法，h i l l m a n 算法m ，贝叶斯 算法p 1 ，泊松算法唧，鲁棒算法卅等。另外一类是s t r o k e 方法，它只需用不同颜色的 画笔，对源图象的前景与背景信息，画上一些线条，加以区别，就形成了先验信息， 它主要包括：置信度传播算法，闭合形式解算法，谱算法3 1 等。 关于合成，它的发展比较缓慢，现有的主流技术主要是以下几种：2 0 0 3 年，由 p r e z 等人提出的泊松图象编辑系统4 1 ，通过求解泊松方程，使用基本的插值算法来 将前景对象与目标区域进行合成，其已成为了近几年诸多合成算法的基础。2 0 0 4 年， a g a r w a l a 等人提出一种交互式数字蒙太奇的框梨7 1 ，该框架结合了图分割最优化技 术与区域梯度合成技术。2 0 0 6 年，j i aj i a - y a 等提出的拖拉算法。1 是对泊松图象编辑 的一个改进。2 0 0 7 年，j u ew a n g 等人提出的同步抠图与合成算法明把合成的两个独 立步骤合并在一起，通过解一个线性稀疏系统得到合成结果。 1 4 研究目标 抠图的最终目的是要合成自然逼真的新的图片。为了达到这种自然逼真的合成 效果，就必须要尽可能精确地提取出完整的前景对象。现有的大部分抠图方法，例 3 广东工业大学硕士学位论文 如贝叶斯抠图，鲁棒抠图等，都需要用户手动绘制出包括前景区域，背景区域和未 知区域的t r i m a p l 茎l ，也称为三分图，把它作为初始输入信息。然后，在t r i m a p 的基 础上，利用一定的抠图模型，提取出每个像素中前景对象所占的比值，称为透明度口， 由透明度口形成的灰度图片也称为前景映射图，它就表示一个前景对象的精确轮廓， 如图1 1 所示。因此我们可以看至l j t r i m a p 与我们的抠图结果紧密相关，只有输入一个 合适i 拘t r i m a p ，才可以产生出精确的前景映射图，然而，绘制一个合适的t r i m a p 需 要大量的人工交互，对于一些特别复杂的图片，其工作量几乎难以想象。 ( a )( b )( c )( d ) 图l 一1t r i m a p 类型抠图方法的抠图过程，( a ) 源图片，( b ) t r i m a p ，( c ) 透明度图，( d ) 合成图。 f i g 1 1p r o c e s s i n go ft r i m a pt y p em a t t i n gs o l u t i o n ，( a ) s o u r c ei m a g e ，( b ) t r i m a p ，( c ) 5 2 i m a g e ，( d ) c o m p o s i t ei m a g e 最近几年出现的一些抠图方法，例如置信度传播算法【1 ，闭合形式解算法n 2 1 等， 没有再采用t r i m a p ，只需用户对前背景对象用不同颜色的线条粗略地标识出来，大 大减少了人工交互，然后再转化为能量最小化问题来求解透明度口。对于一些颜色 简单的图片能产生较好的效果，然而，对于颜色较为复杂的图片，由于误采样，抠 图效果就不太令人满意。而且求解能量最小化问题，要进行多次迭代收敛，占用很 多的计算资源，速度较慢。 基于上述对前人工作的总结，我们可以看到权衡人工交互和抠图精确度成为了 抠图问题的一大难点。为了尽可能地减少人工交互，并保证高质量的抠图效果，我 们在本文第三章中提出了一个基于区域生长的鲁棒抠图方法，它首先利用- 了g r a p h c u t 硬分割m 1 方法简单的交互，快速地得到前景对象的硬轮廓，然后再把硬轮廓进行 区域膨胀形成t r i m a p ，再采用鲁棒抠图算法获得到精确的前景透明度图。 对于图象合成，它的最终目标是将不同的源图象结合在一起，使它们看起来是 第一章绪论 在相同的时间，相同的光照条件下，由同个摄像机拍摄的画耐3 2 1 。在现有的图象合 成技术中，泊松图象编辑技术卅已成为了近几年诸多合成算法的基础，它是通过解 带有狄利克雷边界条件的泊松方程来实现图片的合成。虽然泊松编辑的方法拥有简 洁的表达式，且便于理解和计算，但是，这种算法的最大弱点是它需依赖于用户手 动来提取图象边缘，这要求用户即便对于很复杂的图象也要仔细地画出边缘，从而 给用户带来了极大的不便阱1 。 另外一种主流算法是拖拉算法射，它同时得到了高质量的边缘提取与合成效果， 并且只需用户在目标物体周围粗略地画一条封闭的曲线，再把这个区域拖拽到目标 图象中即可。但是这种算法对于前景和背景颜色接近，或前景与背景的颜色变化都 很复杂混乱的情况，则可能会产生不准确的边界，而且用户不能按照个人意愿，灵 活地控制边界的走向。 总之，现有的合成方法主要是在人工交互与合成效果上面存在问题。为了实现 这种人工交互少而灵活，合成效果自然逼真的图象合成方法，我们在本文第四章提 出了一个基于鲁棒抠图和泊松方程的图象合成方法，它结合了本文第三章提出的基 于区域生长的鲁棒抠像技术川和泊松图象编辑技术4 1 。它的交互过程只需要对前背 景对象用线条简单区分，就可以获得精确的前景轮廓，然后通过解泊松方程实现前 背景的合成。 1 5 本文所做的主要研究工作及内容组织 1 5 1 本文所做的主要研究工作 本文面向图片处理和家庭娱乐等应用领域，对自然图象抠图与合成技术做一些 探索。本文的主要研究内容是对目前已提出的一些抠图与合成算法进行分析比较， 并对他们进行优化改进。 研究和分析现有的传统抠图算法，指出它们需要大量的人工交互，且运行速度 慢，而最近出现的一些抠图算法，他们虽然简化了人工交互，但是对一些颜色复杂 的图片难以处理。由此，本文提出一种基于区域增长的鲁棒抠图方法，它结合g r a p h c u t 硬分割与鲁棒抠图，在保证抠图质量的前提下，减少人工交互，加快抠图速度， 5 广东工业大学硕士学位论文 并用实验加以证明。 研究已有的一些合成方法，发现他们存在着交互操作复杂，合成效果不够真实 等问题。针对这些问题，本文提出基于鲁棒抠图与泊松方程的合成方法，该方法结 合本文前面提出的基于区域生长的鲁棒抠图与泊松图象编辑技术，能够对颜色复杂 的图片进行处理，且使得交互简单灵活，合成效果逼真自然。 1 5 2 本文内容的组织 本文内容组织如下： 第一章为绪论，从整体上对论文选题进行概述，然后介绍选题的背景、现状和 目标，并概括本文的研究内容和组织结构。 第二章对抠图与合成的基本原理进行介绍，然后分析有代表性的抠图与合成方 法的优缺点。 第三章提出基于区域生长的鲁棒抠图方法，详细介绍其步骤与原理，通过给出 实验数据与已有的方法进行比较，证实其优点。 第四章结合改进的抠图方法与泊松图象编辑技术，实现一种合成技术，并通过 实验结果来展示其效果。 最后，总结本文的工作，并对未来的研究工作进行展望。 6 第二章抠图与合成的原理和方法 第二章抠图与合成的原理和方法 2 1 抠图与合成的原理 图象抠图就是从给定的任意自然图象中，提取出指定的前景对象；图象合成则 是将提取出来的前景对象放置到新的背景图片中，合成一幅新的图片，因此他们两 者是一个互逆的过程。 1 9 8 4 年，t h o m a sp o r t e r 和t o md u f f 等人在文献 1 5 】中提出的合成方程描述为： c = a f + ( 1 - a ) b( 2 1 ) 其中c 表示合成结果图象，f ，召分别表示已知的前景图象和背景图象，口 o ，l 】表 示前景图象f 在合成图象c 中所占的百分比，称为透明度。从公式中我们可以看出， 通过口可以将前景色和背景色进行线性组合。如果口= o ，则表示前景色完全透明， 在这个图象区域其实就是单独由背景构成。如果盯= l ，则表示前景色完全不透明， 即前景把背景完全遮挡住了。口处于其他状态时，表示这个区域处于半透明状态。 而抠图过程作为合成过程的逆过程，则可以表示为：已知像素值c ，求解未知 分量只b 和口值。在灰度图象中，每一个像素点有一个方程，由一个已知量c 求 三个未知数f 、b 和口；而在彩色图象中，颜色分离成r 、g 、b 三个通道分别求解， 每个像素点有一个方程组，由三个已知量求解七个未知量： lc = a f r + ( 1 - a ) b , c g = 口忍+ ( 1 一口) 唿 ( 2 2 ) l c j = 口死+ ( 1 一口) 色 抠图问题是一个不能精确求解的问题。 为了解决这个问题，大量的自然图象抠图算法都加入一些限制条件。较早的一 些算法会多