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摘要：本发明公开了一种基于双层仿射框架的共享图像抠图方法。共享先验步骤充分利用共享抠像在速度和采样准确性上的优势，对每个未知像素点进行单独采样，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先验α值。充分利用KNN方法搜索样本范围宽和颜色线性模型可以更好的细节保留的优势，采用了一种双层仿射类框架对初始α进行后处理。双层抠图方法算法不仅增强了α的视觉效果，也提高了α结果的准确性。本算法无论在定性观察还是定量比较的层面，其抠图结果都有较大程度的提高，有助于供高后续虚拟合成图像的准确性。
主权项：1.一种基于双层仿射框架的共享图像抠图方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采用共享抠图方法，计算采样类方法的初级α值，并为后续步骤提供α先验值；步骤二：采用两级KNN搜索方式，建立相应的大型稀疏矩阵LKNN；步骤三：采用闭合形式的近邻搜索方式，依据颜色线性模型，建立相应的大型稀疏矩阵Llap；步骤四：将仿射类方法的稀疏矩阵LKNN及Llap与采样法的先验α相结合，建立相应的大型线性稀疏方程求解，得到最终优化后的α。
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百度查询： 哈尔滨商业大学 基于双层仿射框架的共享图像抠图方法
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