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1、龙源期刊网 http:/可视媒体交互与合成技术的融合作者：王上上 盛欣来源：艺术科技 2015 年第 11 期摘 要：在数字媒体技术快速发展的背景下，可视媒体迎来新的发展机遇，其中可视媒体 交互和合成技术是近年来的热点问题。笔者将从交互编辑、画质增强与无缝合成三个角度讨论 可视媒体交互与合成技术的融合。关键词：可视媒体交互；交互编辑；画质；无缝合成0 前言人类接受的信息有超过八成来自于视觉，因此基于图像与视频的可视媒体一直以来是信息 传播的重要载体。随着可视媒体交互和合成技术的发展与融合，可以实现更加高效的交互编 辑，考虑多种环境因素，完成高质量合成目标。1 可视媒体交互编辑目前可视媒体交互编
2、辑主要采用图像软扣取、显著性检测等技术。其中软扣取技术以三分 图的方式计算出未知区域透明度，从而实现精确提取。显著性检测技术基于视觉注意理论，以 从下而上的估计方式自动地提取出感兴趣的对象。这些技术的应用大大缓解人工交互的负担， 降低编辑复杂程度，并可以达芙通提高提取精度，可视媒体交互编辑使资源处理更加高效。1.1 混合式图像软抠取软抠取是从参数优化角度实现感兴趣对象精确提取的技术，在此基础上可以生产透明度信 道，用于无缝合成。软抠取技术属于欠约束问题，由于求解时需要实现有效的估计，因此软抠 取难度往往较大。目前国内应用较多的软抠取方法包括闭形式与鲁棒式两类。前者基于局部平 滑假设，后者基于置
3、信度评价。鲁棒式软抠取的关键性问题是解决平滑假设违背问题，颜色采 样错误率高。混合式图像软处理是在上述两种方式基础上发展出的技术，通过引进优化参数， 实现两种方法优势的提取。三种软抠取的结果对比如图 1 所示。可见采用混合式抠取方法使得 局部平滑违背问题和无效置信度评价均不再出现。闭形式软抠取的优点在于连通误差小，鲁棒式软抠取在绝对差和、平均平方误差、梯度误 差与连通误差四方面均表现较差，而混合式软抠取绝对差和最小，且有更小的梯度误差。1.2 基于软抠取相似度的图像编辑传播图像编辑传播的方法得以为用户提供直观的交互接口，并进行粗略编辑。基于相似度模型 的编辑传播大多采用指向于被标记的像素或者高相似度像素两种编辑策略，而下文的基于软抠
