一种基于改进MobileUNetV3的高分辨率自然图像抠图算法

作     者：叶显泯 谭棉 罗清钰 

作者机构：贵州民族大学数据科学与信息工程学院 贵州省模式识别与智能系统重点实验室 

出 版 物：《中国科技信息》 (China Science and Technology Information)

年 卷 期：2025年第2期

页      面：82-84页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：贵州省科技计划项目(黔科合基础ZK195) 贵州省青年科技人才成长项目(黔教技273) 

摘      要：自然图像抠图是指精确确定前景的不透明度从自然图像中精确提取前景的过程。广泛应用于图像编辑、目标识别等方面。在图像抠图问题中，像素p的颜色Ip被建模成前景颜色Fp和背景颜色Bp的凸组合：Ip=apFp+(1-ap)Bp(1.1)其中，ap∈[0,1]表示前景的不透明度，当ap=0时Ip为背景颜色，ap=1时Ip为前景颜色，ap∈[0,1]时Ip为前景与背景颜色混合的区域。在一张自然图像中应用上述公式进行抠图，其中未知量有三个（ap,Fp,Bp），已知量仅有一个（Ip），因此这是一个欠定问题。通常为了降低抠图问题的难度，需要用户手动绘制一些区域用于指示前景、背景和未知区域（Trimap）。然而高分辨率图像由于像素密度大、细节信息丰富，导致现有抠图方法在面对高分辨率自然图像时仍然存在前景遮罩的精细细节提取不充分以及资源消耗大的问题。