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 Victory组近期整理了图像精细分割技术开源代码，文章刊登于《中国计算机学会计算机视觉专委会简报》2018年第6期上。

图像精细分割(Image Matting)又名抠图，旨在把图像的前景从背景中精确地分离出来。该技术依据的公式为

(1)

Ii为已知像素值，Fi和Bi分别为前景像素值和后景像素值，αi为Bi在前景中的透明度，且Fi、Bi和αi均未知。如图1所示，从左到右依次为原图、三分图(Trimap)、Matting图(也叫ɑ图)。图像精细分割的实现是通过原图得到相应的三分图，再根据三分图精确计算出每个像素的值。

图1 图像精细分割示意图

本文着重介绍几个用于图像精细分割技术的开源代码，包括图像精细分割的标准测试数据集和算法，具体算法包括Bayesian Matting、Closed Form Matting、Spectral Matting、KNN Matting、Deep Image Matting。

1. 1.      图像精细分割数据集alphamatting.com

介绍：Alphamattin.com是图像精细分割的标准测试网站，其图像用于测试图像精细分割的准确度。它包含27个训练图像和8个测试图像。

主页：

http://alphamatting.com/

1. 2.  图像精细分割算法

图像精细分割的算法有很多，经alphamatting.com数据集测试，目前分割效果最好的三个算法如图2所示，由于部分技术代码并未开源，因此下面将着重介绍几个使用较多且已开源的技术。

图2 alphamatting.com数据集中SAD排行榜前三名

1. 2.1. Bayesian Matting

论文：Chuang Y Y,Curless B, Salesin D H, et al. A Bayesian approach to digital matting[C]//Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the2001 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2003:II-264-II-271 vol.2.

工作：从条件概率的角度求解未知的Fi、Bi和αi。如公式2所示，公式右端需要通过采样统计的方式进行估计，而这种估计结果的准确性，很大程度上决定了算法的融合质量。具体来说，算法采用一个连续滑动的窗口对邻域进行采样，窗口从未知区域和已知区域之间的两条边开始向内逐轮廓推进，计算过程也随之推进。

   (2)

图3 Bayesian Matting的采样过程

代码：

https://github.com/MarcoForte/bayesian-matting

2.2. Closed Form Matting

论文：LevinA, Lischinski D, Weiss Y. A Closed Form Solution to Natural Image Matting[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2007,30(2):228-242.

工作：封闭式表面抠图假定局部颜色分布遵循前文中的公式(1)，其中局部窗口内的颜色可以表示为两种颜色的线性组合。基于这个假设，Levin导出了matting Laplacian，证明了前景的alpha matte可以在没有明确估计前景和背景颜色的情况下以封闭的形式求解。至此，matting Laplacian被广泛地用作正则化以增强估计的alpha matte和其他应用的平滑性。该方法的优点是参数少，不足就是假设失效的情况也是比较多的，且需人工辅助标注前后景局部区域。

图4 Closed Form Matting示例。(a)、(c)是笔刷标注后的图像，前景用白色，后景用黑色，(b)、(d)是提取后的前景图像

代码：

https://github.com/MarcoForte/closed-form-matting

1. 2.3. Spectral Matting

论文：LevinA, Ravacha A, Lischinski D. Spectral matting.[J]. IEEE Transactions on PatternAnalysis & Machine Intelligence, 2008, 30(10):1699-1712.

工作：从matting Laplacian矩阵的最小特征向量所构成的特征子空间来构建理想的matting components，然后通过优化一个关于matting components的代价函数来得到最终的alpha-matte。此方案抽取了soft mattingcomponents的方法来使分割后的图像边缘更平滑，同时实现了无监督学习alpha-matte，省去了用户提供trimap或者scribble的过程。

代码：

http://www.vision.huji.ac.il/SpectralMatting/code.tar.gz

2.4. KNN Matting

论文：Chen Q,Li D, Tang C K. KNN matting[C]// Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE,2012:869-876.

工作：KNN抠图属于非局部抠图，其目标是通过在非局部像素中传播alpha值来解决matting Laplacian的局限性。类似于closed form matting，非局部抠图也对采样的非局部像素进行了假设。它假定像素的α值可以通过具有相似外观的非局部像素的α值的加权和来描述。它通过仅考虑颜色和它们特征空间中的位置相似性来减少计算。优点也是参数少，易于调整；不足是难以定义一个通用的特征空间。

代码：

https://github.com/dingzeyuli/knn-matting

1. 2.5. Deep Image Matting

论文：Xu N,Price B, Cohen S, et al. Deep Image Matting[J]. 2017.

工作：Adobe提出一种基于深度学习的新算法，主要解决传统方法中只有low-levelfeatures和缺乏high-levelcontext的问题。深度模型分为两个阶段。第一阶段是深度卷积编码-解码网络，该神经网络将原图和对应的tri-map作为输入，并预测图像的alpha matte。第二阶段是一个小型卷积神经网络，该网络对第一个网络预测的alphamatte进行精炼，从而拥有更准确的α值和锐化边缘。

图5 Deep Image Matting网络结构

代码：

https://github.com/Joker316701882/Deep-Image-Matting

李梦园

北京电子科技学院在读研究生，研究方向为计算图像语义分割。

Email：mengyuan_626@126.com