[發(fā)明專利]一種基于互信息和點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的摳圖方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910923701.5
• 申請(qǐng)日: 2019-09-27
• 公開（公告）號(hào): CN110751658A
• 公開（公告）日: 2020-02-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李晉江;于娜娜;范輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東工商學(xué)院
• 主分類號(hào): G06T7/11
• 分類號(hào): G06T7/11;G06T7/194;G06T5/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于互信息和PSF的摳圖方法，其特征是，將PMI用于圖像處理中，即對(duì)于給定的圖像，隨機(jī)抽取N個(gè)點(diǎn)對(duì)，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)中的點(diǎn)都可以視為一個(gè)隨機(jī)變量，每一個(gè)點(diǎn)對(duì)都可以映射到特征域成為一個(gè)特征對(duì)，使用顏色特征以及對(duì)角協(xié)方差矩陣計(jì)算像素的PMI值。

2.獲得像素的PMI值之后，使用輪廓檢測(cè)和分層圖像分割方法獲得邊界，之后計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)的邊界概率，選取其中概率最大的值；然后構(gòu)建貝葉斯框架估計(jì)alpha值，通過顏色的統(tǒng)計(jì)學(xué)分布進(jìn)行顏色估計(jì)，依據(jù)最大后驗(yàn)概率和貝葉斯定理求解未知參數(shù)；最后，進(jìn)行PSF 先驗(yàn)從混合像素的形成原因著手，假設(shè)混合像素主要由相機(jī)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)引起，在此基礎(chǔ)上，將alpha遮罩的先驗(yàn)分布建模為高分辨率的二值分割圖像與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的卷積。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于互信息和PSF的摳圖方法，其特征是，主要包含以下幾個(gè)步驟：

步驟1：由待處理圖像隨機(jī)抽取N個(gè)點(diǎn)對(duì)，根據(jù)聯(lián)合概率，計(jì)算每一個(gè)特征對(duì)的PMI值；

步驟2：用顏色特征以及對(duì)角協(xié)方差矩陣計(jì)算像素的PMI值；

步驟3：獲得像素的PMI值之后，使用輪廓檢測(cè)和分層圖像分割方法獲得邊界，之后計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)的邊界概率，選取其中概率最大的值；

步驟4：構(gòu)建貝葉斯框架估計(jì)alpha值，通過顏色的統(tǒng)計(jì)學(xué)分布進(jìn)行顏色估計(jì)，依據(jù)最大后驗(yàn)概率和貝葉斯定理求解未知參數(shù)，得到初始alpha值；

步驟5：求解混合像素的二值分割圖像；

步驟6：將圖像分割成表現(xiàn)出類似散焦模糊的區(qū)域，然后分別估計(jì)每個(gè)區(qū)域的PSF；

步驟7：通過最小化每個(gè)恒定散焦區(qū)域的所有像素的二次能量函數(shù)來獲得PSF，將二值圖像與PSF進(jìn)行卷積；

步驟8：得到數(shù)據(jù)項(xiàng)重新估計(jì)alpha值。

4.如權(quán)利要求2所述的一種基于互信息和PSF的摳圖方法，其特征是，所述步驟3，首先構(gòu)建PMI最小值矩陣；對(duì)于圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)i，在其8個(gè)鄰域方向上都可以計(jì)算相應(yīng)的PMI值，選取最小的一個(gè)賦值給像素；其次，以每個(gè)像素為圓心，與水平方向成θ角的平面將該園分為兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域的直方圖分布；然后，將直方圖數(shù)據(jù)通過計(jì)算得到當(dāng)前像素點(diǎn)沿θ方向的梯度（θ表示八個(gè)鄰域方向的角度）；之后計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)的邊界概率，選取其中概率最大的值。

5.如權(quán)利要求2所述的一種基于互信息和PSF的摳圖方法，其特征是，所述步驟4，根據(jù)貝葉斯規(guī)則，求解對(duì)數(shù)似然函數(shù)的最大值，通過度量觀測(cè)顏色C和估計(jì)顏色的差來獲得數(shù)據(jù)項(xiàng)，根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)鄰域窗口內(nèi)的已知像素和通過計(jì)算得到的前景像素來構(gòu)建前景顏色的概率分布模型；在滑動(dòng)窗口中采樣，將采集到的前景樣本進(jìn)行顏色聚類，可以得到前景項(xiàng)和背景項(xiàng)；然后轉(zhuǎn)化為解方程組的問題，得到初始的alpha值。

6.如權(quán)利要求2所述的一種基于互信息和PSF的摳圖方法，其特征是，所述步驟5，我們使用PMI將圖像的前景突出顯示，同時(shí)抑制了圖像的復(fù)雜紋理，這對(duì)我們計(jì)算圖像的二值分割是非常有利的，不需要強(qiáng)化連接，我們就可以得到完整精確的二值圖像。

7.如權(quán)利要求2所述的一種基于互信息和PSF的摳圖方法，其特征是，所述步驟6，利用像素的負(fù)對(duì)數(shù)似然差異，使二值圖像接近alpha遮罩，為了將圖像中的薄結(jié)構(gòu)完整的保留，PSF先驗(yàn)將圖像分割成表現(xiàn)出類似散焦模糊的區(qū)域，然后分別估計(jì)每個(gè)區(qū)域的PSF；估計(jì)出前景對(duì)象中每個(gè)像素的PSF的半徑之后，將前景分割為同一核心半徑的區(qū)域，然后分別估計(jì)每個(gè)區(qū)域的PSF。