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Trimap(三分图),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Graph Cut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Trimap,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。