摘要
抠图作为图像处理领域的热点难题，已广泛应用于目标识别、虚拟现实和前景提取等方面。然而，图像高质量像素较少时难以获取高质量像素对的问题一直存在，鉴于此，提出基于多准则采样的抠图算法。该算法通过多准则采样策略从全局相似性到局部相似性的角度获取高质量的候选子集，从而解决高质量像素对较少时易丢失等问题。在此基础上，设计多评价联合的最优像素对选取策略，该策略通过联合多个像素对评价函数，以避免单一评价函数估计的解不是当前最优解。为了验证该算法优越性，选用Alpha matting基准数据集作为实验数据。实验结果表明，在图像高质量像素较少时难以获取高质量像素对的问题上，该算法估计前景透明度遮罩优于目前典型的抠图算法。
0 引言
图像抠图技术致力于精确地估算图像前景目标的不透明遮罩［1］，目前广泛应用于目标识别［2