发表在CVPR2006的抠图算法

资 源 简 介

发表在CVPR2006的抠图算法

详 情 说 明

2006年CVPR会议上发表的经典抠图算法提出了一种基于颜色采样的透明度估计方法。该算法通过分析前景和背景颜色分布，建立线性混合模型来计算每个像素的透明度值（Alpha值）。核心思路是将输入图像视为前景和背景的线性组合，利用局部窗口内的已知像素信息求解未知区域的透明度。

算法首先要求用户提供三分图（Trimap）标注，将图像区域明确划分为前景、背景和未知区域。随后通过收集未知区域周围的前景/背景样本，构建颜色对组合，选择最优配对来计算透明度。为提高精度，算法采用贝叶斯框架评估样本的匹配程度，并引入空间距离权重来优化局部一致性。

相比传统方法，这一算法在复杂边缘（如毛发、半透明物体）的处理上表现出色，成为后续许多改进研究的基准方案。其创新性在于将统计学习方法与颜色空间分析结合，为计算机视觉领域的图像分割任务提供了重要参考。