MATLAB贝叶斯推断智能图像抠像系统

资 源 简 介

本项目通过贝叶斯统计理论与最大似然估计算法，自动学习图像颜色分布特征，实现高精度图像前景与背景分离。系统基于MATLAB开发，能够高效计算像素透明度，适用于复杂场景的智能抠像处理。

详 情 说 明

基于贝叶斯推断的智能图像抠像系统

项目介绍

本项目实现了一种基于贝叶斯统计理论的图像抠像算法。通过最大似然估计方法自动计算像素透明度，系统能够精确分离图像前景与背景。该方法特别适用于处理复杂边界和半透明区域，可生成高质量的抠图结果。

功能特性

• 自动学习能力：智能分析图像的颜色分布特征
• 贝叶斯概率建模：基于贝叶斯框架建立前景/背景概率模型
• 最大似然优化：通过最大似然准则优化透明度估计
• 高质量输出：生成带透明度通道的抠图结果
• 复杂场景处理：支持复杂边界和半透明区域的精确处理
• 多格式支持：兼容多种常见图像格式输入输出

使用方法

输入要求

• 原始图像：支持jpg/png/bmp格式，分辨率范围128×128至4096×4096像素
• 三元图（可选）：提供前景（白色）、背景（黑色）和未知区域（灰色）标注

输出结果

• Alpha透明度通道矩阵
• 带透明度通道的PNG格式抠图结果
• 前景/背景概率分布可视化图
• 算法置信度评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存：至少8GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

该项目的主程序文件包含了系统的核心处理流程，主要实现了图像数据的读取与预处理、前景与背景颜色分布的特征提取、基于高斯混合模型的概率建模、透明度参数的贝叶斯推断优化、抠图结果的生成与质量评估，以及最终输出文件的保存功能。