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抠图作为图像处理中的重要技术之一,广泛应用于图像合成、视频编辑、直播及影视特效等领域[1-3],并且随着高分辨率以及超高分辨率图像的应用,自然场景下的高分辨率图像抠图技术成为目前研究的一个热点问题[4].在图像抠图中,前景遮罩值的提取精度决定合成图像质量的优劣.此外,高分辨率图像局部区域中的颜色信息更细腻,像素的前景信息和背景信息更相似,这将导致前景遮罩提取过程中容易出现抠反的问题.前景遮罩值的抠反将直接影响抠图的质量.因此,高分辨率图像前景遮罩提取过程中的抠反问题成为当前亟待解决的一个关键问题.

自Porter等[5]提出图像前景遮罩的概念后,引入alpha通道,构造图像前景遮罩提取模型.在该模型中,任意像素点p的颜色值Ip可以由原始图像中的前景颜色Fp和背景颜色Bp线性表示,即

Ip=αpFp+(1-αp)Bp,

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其中,αp表示像素点p的前景遮罩值,物理意义为像素点p的不透明程度,0≤αp≤1.当αp=1时,像素点p为完全不透明的前景像素信息,当αp=0时,像素点p为完全透明的背景像素信息,当αp∈(0,1)时,像素点p为半透明的前景和背景的混合像素信息.

对于一幅具有RGB三通道的彩色图像,Fp、Bp均为三维未知向量,αp为未知标量.因此,该抠图模型是一个未知量个数大于方程数量的欠定问题[5].为了能精确求解α值,Rhemann等[6]在抠图过程中引入三分图的概念,将图像划分成已知前景F、已知背景B和未知区域U三个部分,其中F、B、U分别对应α为……