第３７卷第９期  　计算机应用与软件
Ｖｏｌ ３７Ｎｏ．９２０２０年９月 
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｓｅｐ．２０２０
一种基于ＫＮＮ后处理的鲁棒性抠图方法
白　杨　姚桂林
（哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院　黑龙江哈尔滨１５００２８）
收稿日期：
２０１９－０７－０４。黑龙江省自然科学基金项目（Ｆ２０１８０２１）；哈尔滨商业大学校级科研项目（１７ＸＮ０５８，１７ＸＮ０５９）。白杨，硕士生，主研领域：数字图像处理。姚桂林，讲师。
摘　要  目前抠图算法分为采样法和仿射法。采样法求解出的Ａｌｐｈａ值往往是不连续的，并且含有很
多噪声。对此提出一种基于ＫＮＮ后处理的鲁棒抠图算法。对未知像素点进行鲁棒性采样，并从中选择较好的样本对作为未知像素的前景和背景样本点，计算出未知像素的初始Ａｌｐｈａ值；充分利用ＫＮＮ方法搜索样本范围宽的优势对初始Ａｌｐｈａ进行后处理。实验表明该后处理算法不仅增强了Ａｌｐｈａ的视觉效果，同时也提高了Ａｌｐｈａ的结果，尤其是实体前景和背景像素结果的准确性。
关键词  采样抠图法　仿射抠图法　鲁棒抠图方法　ＫＮＮ搜索　抠图后处理
中图分类号　ＴＰ３    文献标志码　Ａ    ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２０．０９．０２８
ＡＲＯＢＵＳＴＭＡＴＴＩＮＧＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤＯＮＫＮＮＰＯＳＴＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ
ＢａｉＹａｎｇ　ＹａｏＧｕｉｌｉｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ，Ｈａｒｂｉｎ１５００２８，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ  Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｉｍａｇｅｍａｔｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｉｖ
ｉｄｅｄｉｎｔｏｓａｍｐｌｉｎｇ ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｎｄａｆｆｉｎｉｔｙ ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅＡｌｐｈａｖａｌｕｅｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｓａｍｐｌｉｎｇ ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｒｅｏｆｔｅｎｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｎｄｃｏｎｔａｉｎａｌｏｔｏｆｎｏｉｓｅ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅａｂｏｖｅｉｓｓｕｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｒｏｂｕｓｔｉｍａｇｅｍａｔｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＫＮＮｐｏｓｔ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｉｔｐｅｒｆｏｒｍｅｄｒｏｂｕｓｔｓａｍｐｌｉｎｇｏｆｕｎｋｎｏｗｎｐｉｘｅｌｓ，ａｎｄｔｈｅｂｅｔｔｅｒｓａｍｐｌｅｐａｉｒｓｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｓｏｆｕｎｋｎｏｗｎｐｉｘｅｌｓ，ａｎｄｔｈｅｉｎｉｔｉａｌａｌｐｈａｖａｌｕｅｏｆｕｎｋｎｏｗｎｐｉｘｅｌｓｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．ＴｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆＫＮＮｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｆｕｌｌｙｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｓｅａｒｃｈｔｈｅｓａｍｐｌｅｒａｎｇｅａｎｄｐｏｓｔｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌＡｌｐｈａ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｏｓｔ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔｓ，ｂｕｔａｌｓｏｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆＡｌｐｈａｒｅｓｕｌｔｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈａｔｏｆｏｐａｑｕｅｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｐｉｘｅｌｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ  Ｓａｍｐｌｉｎｇ ｂａｓｅｄｍａｔｔｉｎｇ　Ａｆｆｉｎｉｔｙ ｂａｓｅｄｍａｔｔｉｎｇ　Ｒｏｂｕｓｔｍａｔｔｉｎｇ　ＫＮＮｓｅａｒｃｈｉｎｇ　Ｉｍａｇｅｍａｔｔｉｎｇｐｏｓｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
unknown怎么处理０　引　言
图像抠图技术是把图像的前景从背景中精确地分离出来的过程，图像合成
［１］
则是把分离出来的前景通
过某种方法放到新背景中的过程。利用抠图与合成技术，可以将一个实体的目标放到虚拟的环境中，这种技术已经被影视业广泛应用，同时这种功能也被一些图像处理软件所应用，例如目前使用最为广泛的Ｐｈｏｔｏ ｓｈｏｐ。
图像抠图和图像分割仍有较大区别，对于前景物
体的边缘和一些半透明物体，图像分割只能将它们和
背景分割成二值化形式。但在实际图像的形成过程中，在前景物体边缘附近的像素值是很复杂的，并不是简单的前景／背景这两种模式。图像抠图则对前景物体加入了α通道（或称为Ａｌｐｈａ通道，透明度），成功解决了这个问题，从而可以更加精确地提取物体的前景。
对于一幅图像中的某个像素，假设其坐标为ｚ，观察到的颜为Ｉｚ，前景的颜为Ｆｚ，背景的颜为Ｂｚ，则物体的实际颜可由｛Ｆｚ，Ｂｚ
｝的线性组合得到：Ｉｚ＝αｚＦｚ＋（１－αｚ）Ｂｚ
（１）
式中：Ｆｚ、Ｂｚ、αｚ为未知量；αｚ的取值范围是［
０，１］中的

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