Originalbild Förstainstansrättens segmentering Förstainstansrätten 1 trimap Förstainstansrätten 2 trimap Alpha matt 1 Alpha matt 2 Förstainstansrätten 2 Komposit 1 Komposit 2 Komposit alla figur 1 : Vårt tillvägagångssätt genererar först grova fallmasker som används för att skapa trimaps. Därefter, trimaps och den ursprungliga bilden används av bilden matting nätverk för att producera en alfa matt för varje instans. Slutligen används alfa- mattarna för bildkompositionering. Abstract-Image sammansättning är ett viktigt steg i filmtillverkning och bildredigering som syftar till att segmentera ett förgrundsobjekt och kombinera det med en ny bakgrund. Automatisk bildsättning kan enkelt göras i en studio med kromakeying när bakgrunden är renblå eller grön. Men bild komposition i naturliga scener med komplexa bakgrunder är fortfarande en tråkig uppgift, kräver erfarna konstnärer att handsegment. För att uppnå automatisk sammansättning i naturliga scener föreslår vi en helt automatiserad metod som integrerar till exempel segmentering och bild matting processer för att generera högkvalitativa semantiska matt som kan användas för bildredigering uppgift. Vårt tillvägagångssätt kan ses både som en förfining av befintliga exemplifierade segmenteringsalgoritmer och som en helt automatiserad semantisk bildmatriseringsmetod. Den utökar automatisk bild sammansättning tekniker såsom kroma-keying till scener med komplexa naturliga bakgrunder utan behov av någon form av användarinteraktion. Utgången av vår strategi kan betraktas som både förfinade instans segmenteringar och alfa matt med semantiska betydelser. Vi tillhandahåller experimentella resultat som visar förbättrade resultat jämfört med befintliga metoder.
Hu och el. I REF föreslogs en integrering av exempelsegmentering och bildmatriseringsprocesser för att generera alfamatter.
Instance Segmentation Based Semantic Matting for Compositing Applications
{'venue': '2019 16th Conference on Computer and Robot Vision (CRV)', 'journal': '2019 16th Conference on Computer and Robot Vision (CRV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}