一种交互式图像抠图系统的利记博彩app
【技术领域】
[0001] 本发明属于计算机图像处理领域，具体涉及一种交互式图像抠图系统设计。
【背景技术】
[0002] 数字抠图是指从图像或视频的背景中，在保持物体边缘完整的情况下，将感兴趣 的物体抠取出来。根据用户指定的少量信息，自动地将图像中需要的信息精确提取出来，即 成为交互式抠图。交互式抠图是图像处理、视频编辑和电影制作中的关键技术，能大大减少 人工编辑的工作量并提高工作效率，因此成为计算机视觉领域的重要研宄问题。数字抠图 可以分为蓝屏抠图、自然图像抠图、环境抠图和阴影抠图等，本专利主要研宄背景任意的自 然图像抠图技术。
[0003] 自然图像抠图具有较高的实用价值且应用广泛，成为近年来的研宄热点。迄今为 止学者们提出很多自然图像抠图方法，比如贝叶斯抠图、Knockout抠图、泊松抠图、Robust 抠图、Easy Matting、Lazy Snapping和基于颜色感知的抠图算法等。这些方法大致分为以 下几类：基于颜色采样的抠图、基于相似性的抠图、基于能量函数的抠图和基于机器学习的 抠图等。这几类方法各有其自身的优缺点以及适用的场合，实际应用中，我们无法找出一种 适用于所有情况的通用方法，只能针对具体情况找出对应的解决方法。基于颜色采样的方 法，在前景/背景颜色分明、边界清晰的情况下表现较好；基于像素相似性的方法，适用于 颜色变化平滑的区域；基于能量函数的方法，融合了前两者的优点；基于机器学习的方法， 结果比较稳定，在很多情况下表现良好，但抠图结果受初始样本的影响较大。
[0004] 尽管很多自然图像的抠图算法能产生比较好的抠图效果，比如Robust抠图和闭 合解抠图，但由于算法复杂、计算量大，导致抠图速度慢和实时性差，很难应用到手机抠图 领域中。市面上已有的效果较好的手机抠图软件，像TouchRetouch和抠图神手，抠图速度 较慢，而且提取出的前景边缘比较生硬且有少许的边缘损坏。当待处理图片的前景与背景 颜色相近或图片的纹理复杂时，已有的手机抠图软件很难取得满意效果。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明提供了一种交互式图像抠图系统，在待处理图片的前景和背景 比较相近和图片的纹理复杂时，能够实现快速抠图，且保证较好的抠图效果。
[0006] 为了达到上述目的，本发明的技术方案为：该系统包括交互输入模块、抠图模块和 修正模块。
[0007] 交互输入模块中具有图片选择单元和标记单元；图片选择单元用于接收外部读取 指令，读取原图像并显示；标记单元用于接收外部标记指令，并进行矩形框标记和/或涂鸦 记D
[0008] 矩形框标记接收外部输入的矩形框位置，并将矩形框外部像素设置成表示背景的 像素值，称为背景表征值，并将矩形框内的所有像素的像素值设置为可能前景的像素值，称 为可能前景表征值，背景表征值和可能前景表征值共同构成掩膜图像，将原图和掩膜图像 发送至抠图模块。
[0009] 涂鸦标记为：接收外部输入的背景涂鸦位置、前景涂鸦位置、可能背景涂鸦位置以 及可能前景涂鸦位置，在掩膜图像的矩形框内，将背景涂鸦位置和可能背景涂鸦位置对应 的像素点设置成背景表征值，将前景涂鸦位置和可能前景涂鸦位置对应的像素点设置成前 景表征值，掩膜图像中的剩余部分仍保持原来的表征值，由此更新掩膜图像，将原图和更新 后的掩膜图像发送至抠图模块。
[0010] 抠图模块接收原图以及掩膜图像，以背景表征值对应的原图像素点作为背景样本 点，以前景表征值和可能前景表征值对应的原图像素点作为前景样本点，然后使用最小描 述长度MDL聚类方法在三原色RGB颜色空间里，将前景样本点和背景样本点分别聚类为多 个高斯混合模型GMM，并得出每个GMM的高斯参数。
[0011] 接着重复下述迭代过程：为原图中每一个像素分配其所属的GMM模型，并更新计 算每个GMM模型的高斯参数，定义吉布斯Gibbs能量函数，构造整个原图的图模型，并利用 最大流/最小割max flow/min cut方法进行能量最小化的图像分割，并对图像分割结果使 用区域选择性引导滤波进行边缘细化，获得抠图结果，用户指定是否对抠图结果进行进一 步修正，若需要进一步修正，则将抠图结果输入至修正模块，若不需要，则抠图完成。
[0012] 修正模块调用交互输入模块，并等待用户输入涂鸦标记，依据涂鸦标记更新掩膜 图像，将原图和更新后的掩膜图像发送至抠图模块进一步进行抠图。
[0013] 进一步地，矩形框位置是通过标记单元提供的矩形框控件获取的，涂鸦位置是通 过标记单元提供的涂鸦画笔获取的，涂鸦画笔包括背景涂鸦画笔、前景涂鸦画笔、可能背景 涂鸦画笔以及可能前景涂鸦画笔，且画笔勾画位置限制在矩形框内。
[0014] 进一步地，使用最小描述长度MDL聚类方法在三原色RGB颜色空间里，将前景样本 点和背景样本点分别聚类为多个高斯混合模型GMM，并得出每个GMM的高斯参数的具体过 程为：
[0015] 采用前景样本点构建前景的K个混合高斯模型GMM，采用背景样本点构建背景的 K个混合高斯模型GMM，其中K的数值由MDL聚类方法获得；
【主权项】
1. 一种交互式图像抠图系统，其特征在于，该系统包括交互输入模块、抠图模块和修正 丰吴块； 交互输入模块中具有图片选择单元和标记单元；所述图片选择单元用于接收外部读取 指令，读取原图像并显示；所述标记单元用于接收外部标记指令，并进行矩形框标记和/或 涂鸦标记； 所述矩形框标记接收外部输入的矩形框位置，并将矩形框外部像素设置成表示背景的 像素值，称为背景表征值，并将矩形框内的所有像素的像素值设置为可能前景的像素值，称 为可能前景表征值，背景表征值和可能前景表征值共同构成掩膜图像，将原图和所述掩膜 图像发送至抠图模块； 所述涂鸦标记为：接收外部输入的背景涂鸦位置、前景涂鸦位置、可能背景涂鸦位置以 及可能前景涂鸦位置，在掩膜图像的矩形框内，将背景涂鸦位置和可能背景涂鸦位置对应 的像素点设置成背景表征值，将前景涂鸦位置和可能前景涂鸦位置对应的像素点设置成前 景表征值，掩膜图像中的剩余部分仍保持原来的表征值，由此更新掩膜图像，将原图和更新 后的掩膜图像发送至抠图模块； 所述抠图模块接收原图以及掩膜图像，以所述背景表征值对应的原图像素点作为背景 样本点，以所述前景表征值和可能前景表征值对应的原图像素点作为前景样本点，然后使 用最小描述长度MDL聚类方法在三原色RGB颜色空间里，将前景样本点和背景样本点分别 聚类为多个高斯混合模型GMM，并得出每个GMM的高斯参数； 接着重复下述迭代过程：为原图中每一个像