【摘 要】
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抠图是计算机视觉的重点研究问题之一,是一种从图像或视频中精确提取前景对象的不透明信息的技术。在影视特效、广告设计、图像编辑、电子商务等领域被广泛应用。对于图像中的前景提取,图像分割算法为图像中每个像素预测一个离散的语义标签,是一种硬分割。硬分割对于包含网状物体、半透明的物体、镂空物体、毛发细节信息丰富等的图像,得到的结果往往视觉效果欠佳。而抠图作为一种软分割,可以很好的解决图像分割遇到的难题。相比
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抠图是计算机视觉的重点研究问题之一,是一种从图像或视频中精确提取前景对象的不透明信息的技术。在影视特效、广告设计、图像编辑、电子商务等领域被广泛应用。对于图像中的前景提取,图像分割算法为图像中每个像素预测一个离散的语义标签,是一种硬分割。硬分割对于包含网状物体、半透明的物体、镂空物体、毛发细节信息丰富等的图像,得到的结果往往视觉效果欠佳。而抠图作为一种软分割,可以很好的解决图像分割遇到的难题。相比于图像分割这种求解像素的分类问题,抠图所要求解的是逐像素的离散值,本质上是一个回归问题,也是一个极具有挑战的任务。本文针对两种不同的抠图场景,展开了相关技术研究,设计了两种高精度的图像抠图方法,并同时针对人像抠图问题开发了一个全自动抠图系统软件。本文对图像抠图技术展开了以下研究:（1）为了克服人像抠图中存在需要人工交互,时效性低,抠图精度不高等问题,提出了一个基于深度学习的全自动人像图像抠图方法。本方法引入语义分割和残差网络的思想,首先使用语义分割的方法为RGB图像预测三元图,为后面的网络预测每个像素的透明度提供语义指导并不断进行修正:其次使用Resnet50作为编码器的主干网络,来提取深层次的语义特征。并引入Trimap损失,构建多任务损失函数指导网络训练:最后设计了一个高效的融合模块,对预测的透明度遮罩信息进行优化,去掉冗余信息和丰富细节信息,从而达到提高抠图精度的目的。在1000张人像数据组成的测试集上,本方法的结果与U2Net matting方法相比在SAD、MSE、Grad和Conn指标上分别提高19.4、23.1、14.6和7.2个百分点:本方法的结果与MODNet matting方法相比在SAD和MSE指标上分别提高4.6和9.1个百分点。（2）针对自然图像抠图的背景纹理和颜色复杂多样,前景种类繁多,并且前景背景细节信息较多,存在半透明的前景等问题,提出了基于Trimap的自然图像抠图方法。该方法首先充分利用Trimap作为先验信息的指导作用,将RGB图像和Trimap进行通道拼接,作为网络的输入信息,在编码网络阶段提取出图像不同深度的语义信息;其次引入空洞空间卷积金字塔模块,实现在不改变图像分辨率和参数规模的条件下,通过扩大感受野来更好地捕获图像的上下文信息目的;然后使用一种索引模块来改善采样过程,减少由于采样所造成部分细节信息丢失的问题;最后使用跳跃连接在解码网络中结合编码网络所对应的高低级别的语义信息,重构出高精度的Alpha matte。本方法通过实验验证,在公开数据集Composition-1k上同现有方法进行比较,取得了不错的效果。（3）为了提高研究的实际价值,针对人像抠图任务,开发了一款全自动抠图软件。用户只需要输入RGB的人像图片,就可以输出人像图像中的前景信息。
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