交互式图像抠图系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| Contents | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 研究背景 | 第15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文所作的研究工作及内容组织 | 第17-19页 |
| 1.4.1 本文所做的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 1.4.2 本文的内容组织 | 第18-19页 |
| 第二章 自然图像抠图与合成的原理 | 第19-35页 |
| 2.1 自然图像抠图的原理 | 第19-21页 |
| 2.1.1 图像抠图的原理介绍 | 第19-20页 |
| 2.1.2 trimap图 | 第20页 |
| 2.1.3 Strokes抠图方法 | 第20-21页 |
| 2.2 参数类抠图方法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 Ruzon-Tomasi算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Bayesian抠图算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 全局模型抠图 | 第23-24页 |
| 2.2.4 闭合形式解算法 | 第24-25页 |
| 2.3 非参数类抠图方法 | 第25-31页 |
| 2.3.1 Knockout算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 鲁棒抠图 | 第26-29页 |
| 2.3.3 谱算法 | 第29-30页 |
| 2.3.4 测地距离 | 第30-31页 |
| 2.4 图像合成算法 | 第31-34页 |
| 2.4.1 基于α分量的图像合成 | 第32页 |
| 2.4.2 泊松图像编辑 | 第32页 |
| 2.4.3 拖拉算法 | 第32-33页 |
| 2.4.4 基于视觉突出性的图像合成 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于粒子群优化的全局抠图算法 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 全局抠图算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 全局采样法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 样本选择标准 | 第37页 |
| 3.2.3 样本匹配算法 | 第37-40页 |
| 3.3 全局算法改进 | 第40-44页 |
| 3.3.1 粒子群优化算法基本原理 | 第40-41页 |
| 3.3.2 PSO算法流程 | 第41-43页 |
| 3.3.3 改进算法的步骤 | 第43-44页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第44-48页 |
| 3.5 停止与收敛 | 第48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 合成与抠图系统 | 第49-64页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 合成算法改进的相关工作 | 第50-52页 |
| 4.2.1 泊松编辑原理 | 第50-51页 |
| 4.2.2 离散表示 | 第51-52页 |
| 4.3 基于PSO全局抠图和泊松方程的图象合成 | 第52-54页 |
| 4.4 后处理——基于多分辨率模型的图像合成 | 第54页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 4.6 抠图系统的设计 | 第57-58页 |
| 4.7 系统设计 | 第58页 |
| 4.8 功能模块介绍 | 第58-62页 |
| 4.8.1 抠图模块 | 第59-61页 |
| 4.8.2 合成模块 | 第61-62页 |
| 4.8.3 功能键模块 | 第62页 |
| 4.9 本章小结 | 第62-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 本文工作总结 | 第64-65页 |
| 未来工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
