精细化抠图算法的若干关键技术研究
发布时间：2022-09-30 14:21
抠图是图像合成的基础,在图像编辑、影视特效、虚拟现实等方面有着广泛的应用。本文围绕抠图存在的抠图精度低、抠图速度慢、依赖人工辅助三个痛点逐一展开研究;从启发式优化角度探索了求解自然图像抠图问题的新思路,提高了抠图精度;研究了多目标优化采样的抠图算法,实现了快速的高精度抠图;利用行人在红外成像中的先验知识研究了无需人工辅助的行人三分图全自动生成算法,实现了红外图像中行人的自动抠图。本文的主要研究内容包括:1)从启发式优化角度研究免采样抠图技术。将抠图问题建模为大规模的前景背景像素对（下文简称像素对）优化问题,利用启发式优化算法实现了免采样的抠图问题求解。针对启发式优化算法在大规模的像素对优化问题求解过程中容易陷入局部最优解的缺点,设计了自适应收敛速度控制器。利用像素对适应值和透明度遮罩相似程度的启发式信息准确度量个体竞争力及种群的收敛性,从而自适应地调节种群收敛速度,解决了启发式优化算法早熟的问题。2)利用像素对评价中单个准则的启发式信息以及局部像素相关的启发式信息,设计了基于模糊多准则评价与分解的多目标协同优化抠图算法,显著地提高了抠图精度。针对像素对评价中多个评价准则存在满足程度不确...
【文章页数】：132 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 问题描述
1.2.1 抠图问题描述
1.2.2 抠图评价的方式
1.2.3 图像抠图与图像分割的关系
1.3 研究现状
1.3.1 色键抠图
1.3.2 自然图像抠图
1.3.3 当前抠图研究存在的主要问题
1.4 本文的主要研究内容
第二章 基于启发式优化的免采样抠图算法
2.1 问题背景及研究动机
2.2 问题描述
2.3 基于自适应收敛速度控制器的启发式优化抠图算法
2.3.1 前景背景像素对竞争重组算子
2.3.2 前景背景像素对重置算子
2.4 实验结果与讨论
2.5 本章小结
第三章 基于模糊评价与协同优化的免采样抠图算法
3.1 问题背景及研究动机
3.2 问题描述
3.3 基于模糊多准则评价与分解的多目标协同优化抠图算法
3.3.1 模糊多准则前景背景像素对评价方法
3.3.2 基于分解的多目标协同优化算法
3.4 实验结果与讨论
3.4.1 多目标优化算法选择实验
3.4.2 模糊多准则前景背景像素对评价准确性实验
3.4.3 基于分解的多目标协同优化算法寻优性能对比实验
3.4.4 基于模糊多准则评价与分解的多目标协同优化抠图算法抠图性能对比实验
3.5 本章小结
第四章 基于多目标优化采样的抠图算法
4.1 问题背景及研究动机
4.2 问题描述
4.3 基于像素级多目标全局采样的抠图算法
4.3.1 像素级离散多目标采样策略
4.3.2 快速离散多目标优化算法
4.4 实验结果与讨论
4.4.1 像素级多目标全局采样算法性能验证实验
4.4.2 基于像素级多目标全局采样的抠图算法性能验证实验
4.4.3 基于像素级多目标全局采样的抠图算法经验复杂度分析
4.4.4 快速离散多目标算法时间复杂度经验分析实验
4.5 本章小结
第五章 基于全自动抠图增强的红外行人分类算法
5.1 问题背景及研究动机
5.2 基于全自动抠图增强的红外行人分类算法
5.2.1 基于全自动抠图的红外行人预处理算法
5.2.2 基于抠图透明度遮罩的深度红外行人分类算法
5.3 实验结果与讨论
5.3.1 基于全自动抠图增强的红外行人分类算法分类性能验证实验
5.3.2 基于全自动抠图的红外行人预处理带来的分类性能提升分析
5.3.3 基于全自动抠图的红外行人预处理对深度学习分类算法性能的影响分析
5.3.4 基于全自动抠图的红外行人预处理效果对比实验
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 未来的工作设想
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
博士论文
[1]视觉感知特性指导下的自然图像抠图算法研究[D]. 孙巍.北京交通大学 2015
[2]数字图像抠图关键技术研究[D]. 姚桂林.哈尔滨工业大学 2013
[3]图像和视频的便捷抠图技术研究[D]. 管宇.浙江大学 2008
本文编号：3683712
【文章页数】：132 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 问题描述
1.2.1 抠图问题描述
1.2.2 抠图评价的方式
1.2.3 图像抠图与图像分割的关系
1.3 研究现状
1.3.1 色键抠图
1.3.2 自然图像抠图
1.3.3 当前抠图研究存在的主要问题
1.4 本文的主要研究内容
第二章 基于启发式优化的免采样抠图算法
2.1 问题背景及研究动机
2.2 问题描述
2.3 基于自适应收敛速度控制器的启发式优化抠图算法
2.3.1 前景背景像素对竞争重组算子
2.3.2 前景背景像素对重置算子
2.4 实验结果与讨论
2.5 本章小结
第三章 基于模糊评价与协同优化的免采样抠图算法
3.1 问题背景及研究动机
3.2 问题描述
3.3 基于模糊多准则评价与分解的多目标协同优化抠图算法
3.3.1 模糊多准则前景背景像素对评价方法
3.3.2 基于分解的多目标协同优化算法
3.4 实验结果与讨论
3.4.1 多目标优化算法选择实验
3.4.2 模糊多准则前景背景像素对评价准确性实验
3.4.3 基于分解的多目标协同优化算法寻优性能对比实验
3.4.4 基于模糊多准则评价与分解的多目标协同优化抠图算法抠图性能对比实验
3.5 本章小结
第四章 基于多目标优化采样的抠图算法
4.1 问题背景及研究动机
4.2 问题描述
4.3 基于像素级多目标全局采样的抠图算法
4.3.1 像素级离散多目标采样策略
4.3.2 快速离散多目标优化算法
4.4 实验结果与讨论
4.4.1 像素级多目标全局采样算法性能验证实验
4.4.2 基于像素级多目标全局采样的抠图算法性能验证实验
4.4.3 基于像素级多目标全局采样的抠图算法经验复杂度分析
4.4.4 快速离散多目标算法时间复杂度经验分析实验
4.5 本章小结
第五章 基于全自动抠图增强的红外行人分类算法
5.1 问题背景及研究动机
5.2 基于全自动抠图增强的红外行人分类算法
5.2.1 基于全自动抠图的红外行人预处理算法
5.2.2 基于抠图透明度遮罩的深度红外行人分类算法
5.3 实验结果与讨论
5.3.1 基于全自动抠图增强的红外行人分类算法分类性能验证实验
5.3.2 基于全自动抠图的红外行人预处理带来的分类性能提升分析
5.3.3 基于全自动抠图的红外行人预处理对深度学习分类算法性能的影响分析
5.3.4 基于全自动抠图的红外行人预处理效果对比实验
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 未来的工作设想
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
博士论文
[1]视觉感知特性指导下的自然图像抠图算法研究[D]. 孙巍.北京交通大学 2015
[2]数字图像抠图关键技术研究[D]. 姚桂林.哈尔滨工业大学 2013
[3]图像和视频的便捷抠图技术研究[D]. 管宇.浙江大学 2008
本文编号：3683712
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3683712.html
最近更新
教材专著
