Vi presenterar en ny, rent affinitetsbaserad naturlig bildmatrisalgoritm. Vår metod bygger på noggrant definierade pixel-till-pixel anslutningar som möjliggör effektiv användning av information som finns i bilden och trimap. Vi kontrollerar informationsflödet från de kända regionerna till den okända regionen, liksom inom själva den okända regionen, genom att använda flera definitioner av pixelaffinitet. På så sätt uppnår vi betydande förbättringar av matt kvalitet nära utmanande regioner i förgrundsobjektet. Bland andra former av informationsflöde introducerar vi färgblandningsflöde, som bygger på lokal linjär inbäddning och effektivt inkapslar förhållandet mellan olika pixel opaciteter. Vår resulterande nya linjära systemformulering kan lösas i sluten form och är robust mot flera grundläggande utmaningar i naturlig matning såsom hål och avlägsna invecklade strukturer. Medan vår metod i första hand är utformad som ett fristående naturligt mattverktyg, visar vi att den också kan användas för att reglera matt som erhållits med olika provtagningsbaserade metoder. Vår utvärdering med hjälp av det offentliga alfamatriseringsriktmärket tyder på en betydande förbättring jämfört med den senaste tekniken.
Nyligen, Aksoy et al. REF utformade ett effektivt interpixel informationsflöde för att förutsäga alfamatt och nå toppmodernt.
Designing Effective Inter-Pixel Information Flow for Natural Image Matting
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}