CAJ | 학술논문

图像前景分割作为目标检测、图像融合的关键步骤，是当前图像处理与计算机视觉领域的研究热点。特别是在普通相机拍摄的夜景人像中，由于闪光的原因导致人像与背景的可视效果欠佳，分割算法存在极大挑战。为此，该文面向同步获取的闪光与非闪光图像，提出了一种基于人像检测和多源信息融合的人像分割方法。该算法首先采用梯度直方图特征(HistogramofGradient,HOG)作为表观描述，通过支撑向量机(SupportVectorMachine,SVM)实现夜景行人检测。在此基础上，根据两类图像的变化统计特征设计了代价函数，具体包括闪光图像变化分布、颜色信息，以及匹配变换估计信息等。最后利用图割方法(GraphCut,GC)实现代价函数最优求解，并以此为依据提取夜景人像。针对多组夜景人像的分割实验结果表明，该文方法减少了传统人像分割算法的交互过程，可以实现对夜景人像区域的自动提取。
도상전경분할작위목표검측、도상융합적관건보취，시당전도상처리여계산궤시각영역적연구열점。특별시재보통상궤박섭적야경인상중，유우섬광적원인도치인상여배경적가시효과흠가，분할산법존재겁대도전。위차，해문면향동보획취적섬광여비섬광도상，제출료일충기우인상검측화다원신식융합적인상분할방법。해산법수선채용제도직방도특정(HistogramofGradient,HOG)작위표관묘술，통과지탱향량궤(SupportVectorMachine,SVM)실현야경행인검측。재차기출상，근거량류도상적변화통계특정설계료대개함수，구체포괄섬광도상변화분포、안색신식，이급필배변환고계신식등。최후이용도할방법(GraphCut,GC)실현대개함수최우구해，병이차위의거제취야경인상。침대다조야경인상적분할실험결과표명，해문방법감소료전통인상분할산법적교호과정，가이실현대야경인상구역적자동제취。