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segmentation和matting有什么区别?
大家都知道图像分割(image segmentation)是怎么回事,就是将每个像素进行分类。常常将图像分割用于抠图替换背景,但是抠图真的只是图像分割就能搞定吗?为什么还有个技术叫做image matting呢?
作者/编辑 言有三
解答1:什么是图像分割image segmentation?
图像分割就是把每一个像素都分类为一个类别,比如下图。这就是我们通常意义上所说的图像分割,不管是semantic segmentation还是instance segmentation,都是如此,每一个像素有确定的类别。
解答2:什么是image matting呢?
它与图像分割不同,也是我们通常所说的抠图。我们知道photoshop里面可以抠图,有个边缘羽化的功能,大家如果分割完直接替换背景,可能会带来很多不自然的边缘过度,一眼就能看出来是假图。
再者说,对于细到头发丝这样的像素,仅仅是二分类的图像分割是很难完美解决的,比如下图:
image matting要解决的问题如下:
F就是前景,B就是背景,a就是透明度,它们都是未知的,对于RGB图像的一个像素来说,就有7个未知数。而已知数就是I,只有3个,可想而知这是一个很病态的问题,具体的求解方式这里就不说了。
这就是两者的主要区别,image matting问题仅限于二类。对于一个前背景估计问题来说,如果你解决了image matting问题,那么image segmentation问题自然就解决了,反之则不然。
思考
image segmentation是一个硬的分割问题,将每一个像素进行分类。image matting可以看作是一个软的分割问题,它估计透明度,前景和背景,是真正实用的换背景技术。