一种自适应分治的高分辨率图像对象精准提取方法

摘要

本发明公开了一种自适应分治的高分辨率图像对象精准提取方法，包括以下步骤：交互式标记前景点、背景点和未知点；利用采样初始化未知点的α值；采用分治策略，根据各类像素点的分布自适应地将图像划分成多个有重叠的子区域；对划分的子区域中的每一个像素点，寻找其特征空间中的近邻并进行筛选，构建非邻域平滑约束项权重，结合邻域平滑约束项权重以及数据项权重构造每个子区域的图模型；在图模型的约束下得到每一个像素点属于前景的概率，得到每个子区域的掩像图；根据划分的每个子区域的置信度将多个子区域的掩像图进行融合，得到具有全局一致性的掩像图。本发明在计算精准度、内存消耗等方面有良好的表现，可广泛应用推广到高清影视制作等领域。

主权项

一种自适应分治的高分辨率图像对象精准提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S100，标记输入图像中的前景点、背景点和未知点；步骤S200，对于输入图像中的每个未知点，通过构造完备样本集的采样方法初始化α值，α值定义了像素点属于前景的概率；步骤S300，采用分治策略，根据每个区域的像素点的分布情况，自适应地将图像划分成多个有重叠的子区域，保证每个子区域中已知信息足够；步骤S400，对划分的子区域中的每一个像素点，寻找其特征空间中的近邻，然后依据近邻所在区域进行筛选，构建非邻域平滑约束项权重，结合邻域平滑约束项权重以及数据项权重构造每个子区域中所有像素的图模型；步骤S500，根据所有已知像素的α值，在图模型的约束下，并行求解每个子区域中像素点属于前景的概率，得到每一个子区域的掩像；步骤S600，根据每个子区域中各类像素点的分布情况计算每个子区域的置信度，根据置信度将所有的子区域的掩像结果进行融合，得到该高分辨率图像的具有全局一致性的掩像图。