面向运动模糊图像抠图的K近邻抠图改进算法研究

摘要

图像在拍摄过程中由于场景和相机之间发生相对位移，容易产生运动模糊。目前大部分抠图技术都是针对清晰图像的，对运动模糊图像抠图的研究较少。为此，本文研究运动模糊图像的抠图问题。特别的，本文研究清晰图像的K近邻抠图技术在运动模糊图像中的应用。K近邻抠图无需假设颜色线性模型，也不需要复杂的采样策略，是目前比较好的自然图像抠图算法。本文通过提取运动模糊图像的特有信息，对其进行模糊图像抠图的拓展。本文的主要工作包括：　　一、调研运动模糊图像抠图方法的现状和方法，并介绍抠图的基本原理以及运动模糊产生的基本原理。分别从清晰图像抠图和模糊图像抠图两个方面介绍了当前的主流抠图算法和研究现状。由于本文是对运动模糊图像进行抠图研究，所以也介绍了运动模糊图像研究基本理论。　　二、提出基于模糊过程建模的改进K近邻抠图方法。由于K近邻抠图方法是基于K近邻匹配方法的抠图方法，那么当图像因运动而产生模糊时，图像像素点的匹配就会产生很大的误差，从而导致抠图结果的不理想。本文针对这一不足，通过引入模糊核的信息，并将其与K近邻抠图方法相结合，得到一个结合模糊核信息的改进K近邻抠图。　　三、提出基于模糊特征提取的改进K近邻抠图方法。针对模糊核不稳定的问题，本文采用模糊特征，提出一种基于K近邻的单幅图像模糊对象抠图算法。该方法首先提取出模糊特征-奇异值特征；然后用该模糊特征与颜色和位置特征一起构造新的特征空间；接下来将局部平滑先验和本文的非局部思想结合；最后再结合梯度平滑约束求出图像的不透明度，实现模糊图像准确的抠图。

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