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图像编辑是指将图像中的内容呈现进行改变,以更好的满足应用需求。这是当前国际上的一个热点研究内容。目前,这些方面的研究工作很多,但它们大都是在像素层面上进行处理,不便于对图像中的内容进行分析、理解和处理,比如物体、结构、边缘和纹理等,难以产生较好的编辑效果。对此,本文从关注图像内容的角度出发,对图像编辑展开研究,更好地呈现编辑后的图像内容,并减少人工操作的难度。本文的主要贡献和创新点如下: (1)提出了一种区分且同步进行全局和局部编辑扩散的统一框架。已有的局部编辑扩散方法在扩散用户输入的少量编辑值时,容易被各个内容的边界所隔断,编辑灵活,但编辑效率低,不便于处理相似表现的非连通区域。已有的全局编辑扩散方法可以处理隔断但内容相似的区域,编辑效率高,但待编辑区域会受多个编辑值的影响,由此引起编辑冲突。同时使用这两类方法,容易导致全局和局部编辑值的扩散范围相互重叠,也会产生冲突。对此,本文首先确定全局和局部编辑值的扩散范围,然后在编辑时限制它们只能在各自的扩散范围内进行编辑。由此,提出了一种区分且同步进行全局和局部编辑扩散的统一框架,可以兼容这两类方法的优点。实验结果表明,本文方法可以大幅降低用户操作的复杂度,提升编辑后图像内容所呈现出的视觉效果。 (2)提出了一种加强抠图处理的便捷图像合成方法。已有的图像抠图方法主要关注用户感兴趣内容的高精度提取,以提高图像合成的质量。但是,这往往需要大量的用户交互,操作难度大。尽管如此,对于一些感兴趣内容较为复杂的图像,这类方法也难以取得较好的合成效果。而且,它们直接拷贝用户感兴趣内容的色彩,会导致与目标图像不协调,影响了合成图像的质量。对此,首先提出一种快捷的用户交互方法,即需用户输入一个矩形框,将感兴趣内容框住。然后将矩形框边界所覆盖的内容作为背景先验,以简便地获得源图像中感兴趣的内容。最后,将感兴趣的内容与目标图像在合成边界附近的色彩差异,平滑地扩散到合成区域,从而实现无缝拼接。实验结果表明,与以往方法相比,本文方法能大幅提高用户交互的效率和图像合成的真实感。 (3)提出了一种边缘感知的纹理滤波方法。纹理滤波中最重要的工作是纹理度量,但已有工作大都使用与坐标轴对齐的滤波窗口(也称为图像块),来计算图像中每个像素隶属于纹理或边缘的概率。显然,这类方法并不适合处理边缘处的像素,因为边缘往往与坐标轴并不平行,使得滤波窗口会覆盖多种纹理而降低了纹理度量的可靠性。对此,本文首先提出了一种边缘感知的滤波窗口,使其包含的像素尽可能属于同一种纹理区域,然后提出一种新的纹理度量方法,充分利用该窗口和边缘的“线性”特性,来提高纹理度量的可靠性。其中,边缘的“线性”特性是指边缘往往会穿过与其对应的滤波窗口。由此,在滤波阶段,使用大尺度的滤波窗口,来去除图像中的纹理;使用边缘感知的滤波窗口,来保持图像中的边缘。实验结果表明,本文方法能获得优于已有方法的滤波结果。 (4)提出了一种尺度自适应优化的纹理滤波方法。已有的纹理滤波方法大都使用滤波窗口来度量和去除图像中的纹理,但它们普遍存在一个两难问题:使用大尺度的滤波窗口,虽然可以有效地去除图像中的纹理,但是会模糊图像中的边缘;使用小尺度的滤波窗口,虽然有利于保持图像中的边缘,但是难以去除图像中大尺度的纹理。对此,本文提出了一种结构感知的窗口尺度优化方法,它根据当前像素对应的滤波窗口中是否包含边缘,来自适应地优化滤波窗口的尺度,从而可以有效地解决这个两难问题。实验结果表明,本文方法既可以保持图像中的结构信息,又可以去除图像中大尺度的纹理。