自然图像抠图算法及其应用

本书系统地介绍了自然图像抠图的起源、原理 、模型、算法及其应用，为读者展现自然图像抠图 领域的近期研究进展。全书共分9章，主要包括自然 图像抠图的基本概念、评价函数与机制原理，典型 自然图像抠图的算法设计与应用，自然图像抠图的 研究前沿与展望。本书突出学科交叉，强调应用背 景，取材新颖，覆盖面广，深入浅出，系统性强， 力求使读者能较快掌握和应用自然图像抠图的方法 与关键技术。 本书可作为人工智能、数据科学与大数据、多 媒体技术、计算机科学与技术等相关领域科研工作 者、工程技术人员、高等院校师生的参考书，也可 作为高等院校模式识别、图像处理、智能算法等相 关方向研究生的教科书。

第1章 绪论 1.1 图像抠图的背景与意义 1.2 图像抠图的数学模型 1.3 色键抠图到自然场景下的图像抠图 1.3.1 色键抠图 1.3.2 自然场景下的图像抠图 1.4 本书的体系结构 本章小结 第2章 自然图像抠图概述 2.1 自然图像抠图算法分类 2.1.1 基于传播的图像抠图算法 2.1.2 基于优化的图像抠图算法 2.1.3 基于深度学习的图像抠图算法 2.2 常用图像抠图数据集 2.3 图像抠图的评价指标 本章小结 第3章 自然图像抠图的像素对评价函数 3.1 前景背景像素对评价函数概述 3.2 模糊多准则前景背景评价函数 3.2.1 数学模型 3.2.2 实验设计与分析 3.3 自适应加权前景背景评价函数 3.3.1 数学模型 3.3.2 实验设计与分析 本章小结 第4章 基于代理模型的自然图像抠图算法 4.1 代理模型概述 4.2 基于高斯过程代理模型的自然图像抠图算法 4.2.1 高斯过程代理模型 4.2.2 基于高斯过程代理模型的像素对优化 4.2.3 实验设计与分析 4.3 基于多准则采样高斯过程代理模型的自然图像抠图算法 4.3.1 多准则的像素对集合 4.3.2 基于多准则采样的高斯过程代理模型 4.3.3 实验设计与分析 本章小结 第5章 基于微搜索优化的自然图像抠图算法 5.1 微搜索优化抠图概述 5.2 基于分组优化的自然图像抠图算法 5.2.1 分组优化策略 5.2.2 基于分组优化的图像抠图 5.2.3 实验设计与分析 5.3 基于群体协同优化的自然图像抠图算法 5.3.1 基于RGB聚类的多类协同优化策略 5.3.2 基于协同优化的图像抠图 5.3.3 实验设计与分析 5.4 基于分解优化的自然图像抠图算法 5.4.1 决策集分解策略 5.4.2 优化信息传递策略 5.4.3 基于微搜索的前景遮罩提取算法