Image matting är problemet med att bestämma för varje pixel i en bild om det är förgrund, bakgrund, eller blandning parameter, "alpha", för de pixlar som är en blandning av förgrund och bakgrund. Matting är till sin natur ett illvilligt problem. Tidigare matning metoder antingen använda naiva färgprovtagningsmetoder för att uppskatta förgrunds- och bakgrundsfärger för okända pixlar, eller använda spridningsbaserade metoder för att undvika färgprovtagning under svaga antaganden om bildstatistik. Vi hävdar att ingen av metoderna i sig räcker för att generera goda resultat för komplexa naturbilder. Vi analyserar svagheterna i tidigare matningsstrategier och föreslår en ny robust matningsalgoritm. I vår strategi vi också prov förgrund och bakgrundsfärger för okända pixlar, men ännu viktigare, analysera förtroendet för dessa prover. Endast högkonfidentialprover väljs ut för att bidra till matningsenergifunktionen som minimeras av en Random Walk. Energifunktionen vi definierar innehåller också ett område term för att genomdriva smidigheten i matt. För att validera tillvägagångssättet presenterar vi en omfattande och kvantitativ jämförelse mellan vår algoritm och ett antal tidigare tillvägagångssätt i hopp om att kunna ge ett riktmärke för framtida mattingforskning.
Författarna till REF föreslog en förbättrad färgprovtagningsmetod för naturlig bildmappning, och visade mycket goda resultat.
Optimized Color Sampling for Robust Matting
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}