Abstract-This paper föreslår att tillämpa den icke-lokala principen på allmän alfa-matning för samtidig extraktion av flera bildlager; varje lager kan ha delat sig samt sammanhängande segment typiska förgrundsmatta i naturlig bild matting. De uppskattade alfasen uppfyller också summan begränsningen. Som i icke-lokal matning, antar vår strategi inte den lokala färglinjemodellen och kräver inte sofistikerade provtagnings- eller inlärningsstrategier. Å andra sidan, vår matting metod generaliserar väl till alla färger eller funktionsutrymme i alla dimensioner, ett antal alfa och lager på en pixel utöver två, och levereras med en utan tvekan enklare genomförande, som vi har gjort offentligt tillgängliga. Vår matting teknik, passande kallas KNN matting, utnyttjar den icke-lokala principen genom att använda K närmaste grannar (KNN) i matchande icke-lokala stadsdelar, och bidrar med en enkel och snabb algoritm som producerar konkurrenskraftiga resultat med glesa användarmarkeringar. KNN matting har en sluten lösning som kan utnyttja den preparerade konjugerade gradientmetoden för att åstadkomma ett effektivt genomförande. Experimentell utvärdering av referensdataset visar att våra matrisresultat är jämförbara med eller av högre kvalitet än de senaste metoderna som kräver ett mer involverat genomförande. I detta dokument tar vi den icke-lokala principen bortom alfauppskattning och extraherar överlappande bildlager med samma Laplaciaramverk. Med tanke på alfavärdet, vår slutna formlösning kan elegant generaliseras för att lösa problemet med flera lager extraktion. Vi utför kvalitativa och kvantitativa jämförelser för att visa noggrannheten hos de extraherade bildlagren.
KNN matting REF anser icke-lokal princip att formulera affiniteterna bland K-nearest grannar i ett icke-lokalt område.
KNN Matting
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}