本書共分9章: 1章介紹自然圖像摳圖的背景、意義及其數(shù)學(xué)模型, 并對比了色鍵摳圖和自然場景下的圖像摳圖技術(shù) ; 2章介紹自然圖像摳圖的算法分類、常用數(shù)據(jù)集以及評價指標(biāo) ; 3章介紹基于優(yōu)化的自然圖像摳圖所涉及的像素對評價函數(shù)的意義與研究現(xiàn)狀, 并分析兩個典型的像素對評價函數(shù) ; 4章到6章分別介紹及分析三個主流的基于優(yōu)化的自然圖像摳圖算法的基本原理、具體實現(xiàn)方法以及性能對比 ; 7章詳細介紹一個典型的基于深度學(xué)的自然圖像摳圖算法 ; 8章介紹自然圖像摳圖的代表性應(yīng)用 ; 9章對自然圖像摳圖研究的未來發(fā)展方行展望。
					
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1章緒論
1.1圖像摳圖的背景與意義
1.2圖像摳圖的數(shù)學(xué)模型
1.3色鍵摳圖到自然場景下的圖像摳圖
1.3.1色鍵報圖
1.3.2自然場景下的圖像摳圖
1.4本書的體系結(jié)構(gòu)
本章小結(jié)
2章自然圖像摳圖概述
2.1自然圖像摳圖算法分類
2.1.1基于傳播的圖像摳圖算法
2.1.2基于優(yōu)化的圖像摳圖算法
2.1.3基于深度學(xué)像摳圖算法
2.2常用圖像摳圖數(shù)據(jù)集
2.3圖像摳圖的評價指標(biāo)
本章小結(jié)
3章自然圖像摳圖的像素對評價函數(shù)
3.1前景背景像素對評價函數(shù)概述
3.2模糊多準則前景背景評價函數(shù)
3.2.1數(shù)學(xué)模型
3.2.2實驗設(shè)計與分析
3.3自適應(yīng)加權(quán)前景背景評價函數(shù)
3.3.1數(shù)學(xué)模型
3.3.2實驗設(shè)計與分析
本章小結(jié)
4章基于代理模型的自然圖像摳圖算法
4.1代理模型概述
4.2基于高斯過程代理模型的自然圖像摳圖算法
4.2.1高斯過程代理模型
4.2.2基于高斯過程代理模型的像素對優(yōu)化
4.2.3實驗設(shè)計與分析
4.3基于多準則采樣高斯過程代理模型的自然圖像摳圖算法
4.3.1多準則的像素對集合
4.3.2基于多準則采樣的高斯過程代理模型
4.3.3實驗設(shè)計與分析
本章小結(jié)
……
5章基于微搜索優(yōu)化的自然圖像摳圖算法
6章基于多目標(biāo)優(yōu)化的自然圖像摳圖算法
7章基于局部復(fù)雜性的自然圖像摳圖算法
8章自然圖像摳圖應(yīng)用
9章研究前沿與展望
參考文獻