闭合形式抠图算法比较及人像植入工具开发(4)
1.3.2 技术路线
(1)学习基于采样的抠图算法和闭合形式抠图算法的基本原理。包括采样的过程和闭合形式求解的过程。
(2)在上面的基础上，学习共享抠图算法、广泛采样抠图算法、KNN抠图算法的算法原理，并分析比较三类算法原理过程的不同。
(3)在理解算法理论基础上设计算法的程序结构，并基于opencv在计算机上进行仿真实现。
(4)制定一套闭合型抠图算法的评价方案，该评价方案包括分析法和实验法，分析法包括对算法理论时间复杂度和空间复杂度的评价，实验法包括测试图片的选择，评价方面、评价指标。
(5)对抠图算法进行理论分析算法复杂度的分析；按照制定的实验方案得到三类算法的实验结果，对三种算法进行精确性、可靠性和效率三方面的分析比较。
(6)根据上面的分析结果选取一种抠图算法，加入到人像植入工具，并进行人像植入工具的开发。
图2 技术路线图
1.4 论文组织与结构
本文内容结构具体如下：
第一章：绪论。本章主要介绍了本文的研究背景，人像植入的基本概念，目前图像处理工具针对人像植入自动抠图存在的问题，自然图像抠图技术的研究现状以及目前研究存在的问题和本研究的研究内容和技术路线，并简要介绍了本文的内容组织与结构。
第二章：抠图算法基础理论。本章主要对选取的三种闭合形式抠图算法的基础原理做详细的介绍。
第三章：抠图算法实现。本章主要介绍选取三种闭合形式抠图算法的实现。
第四章：评价闭合形式抠图算法。本章提出闭合形式抠图方法的评价方案，通过不同的评价方法评价选取的三种闭合形式抠图方法，得出评价结论。
第五章：人像植入工具开发。本章主要介绍人像植入工具的功能设计、功能实现以及人像植入工具的测试比较。
2 抠图算法基础理论
2.1 闭合形式抠图算法基本原理
闭合形式抠图算法[13]是根据Poter提出的数学模型推导出来。为了更清楚地讲解闭合形式抠图算法的推理过程，首先从灰度图像的闭合形式抠图讲起。
由于抠图问题是一个欠约束的问题，因此需要针对F，B和α做一个假设，闭合形式抠图算法假设图像中的每个像素颜色在局部区域内( 像素区域)满足线性关系。基于这个假设，算法重写1.1的抠像方程，将alpha表达为一个线性方程：
(2.1)
其中 ， ， 是小窗口区域。
闭合形式抠图算法的目标找出α，a和b使如下代价函数值最小：
(2.2)
上述公式中， 中的 是 的向量，a和b同为向量，I是指整个图像区域，N是图像I的像素个数， 是以像素 为中心的 像素区域， 是一个很小的常数， 和 是第 个窗口区域 的常数，每个 窗口的像素的alpha是近似满足线性关系的。
定义 为：
(2.3)
然后，从公式(2.2)可以将 消除掉，即闭合形式求解只需要求解公式中的 ，得到：
(2.4)
其中 是一个 的矩阵，它的构建方法如下式：