使用综合采样集改进图像抠图：E.Shahrian,D.Rajan,B.Price,S.Cohen，使用综合采样集改进图像抠图，C...

论文源代码： E.Shahrian、D.Rajan、B.Price、S.Cohen，“使用综合采样集改进图像抠图”，CVPR 2013。（口头报告）。 （确保在使用代码时正确引用了论文。用于学术目的的免费许可。） 我们提出了一种新的图像抠图算法，该算法在图像基准数据集上实现了最先进的性能。 这是通过解决当前基于采样的算法遇到的两个主要问题来实现的。 第一个是前景和背景被采样的范围通常被限制到不存在真实前景和背景颜色的程度。 在这里，我们描述了一种方法，通过该方法收集更全面和具有代表性的样本集，以免错过真实样本。 这是通过扩展离前景或背景边界更远的像素的采样范围并确保包括来自每个颜色分布的样本来实现的。 第二个问题是前景和背景区域的颜色分布重叠。 这会导致基于采样的方法无法选择正确的样本用于前景和背景。 我们对目标函数的设计迫使那些从分离良好的分布中生成的前景和背景样本被挑选出来。 在数据