1.一种面向合成应用的多层次仿射类抠像方法，其特征在于，所述抠像方法包括以下步骤：HSV

步骤1：利用基于HSV颜色空间的仿射类方法，针对实体像素计算初级α 值，并为后续步骤提供实体像素的先验值；

HSV

步骤2：利用初级α 值、直接搜索、间接搜索与拟合性约束，针对混合像素计算初级前pre pre景F 与背景B ，并为后续步骤提供α与前景的混合像素的先验值；

步骤3：利用步骤1的α与前景的混合像素的先验值，并引入联合性Laplacian抠像矩阵*与拟合性约束，同步求出最终的α与前景值F；

*

步骤4：利用步骤3最终的α与前景值F与新背景B′合成图像I′；

HSV

所述步骤1中针对实体像素计算初级α 值具体为，令每个像素i的特征为 其中Hi、Si和Vi分量为HSV空间的各通道，角度分量Hi需要归一化至[0，1]区间，xi与yi为归一化后的横坐标与纵坐标，权重分为与 两级；在这两个搜索范围下， 搜集10个最近邻样本j， 搜集5个最近邻样本j，于是未知点i与样本j之间的权重为，其中 为特征Xi的第c个通道；

HSV

通过求解如下稀疏线性系统可求得该步骤的α ：

HSV HSV

(M +γDα)α ＝γbα (3)

HSV

其中M 为第i行的15个对应样本j的权重为wij的稀疏矩阵，其对角线为每行权重之和的负值；Dα为对角阵，Trimap对应的已知区域像素(ΩF∪ΩB)为1，其余为0；bα为列向量，ΩFHSV处为1，其余为0；γ为一个较大的值，公式(3)在求解后，可将α 在未知区域ΩU内对应的实体前景与实体背景区域记为ΩF′与ΩB′，表述为，HSV

所述步骤2中利用步骤1的初级α 值，计算每个未知点的初始前景与背景具体为，求解c* c*第c个通道的F 与B 需要最小化如下函数：

式(5)分为三个函数V1，V2，V3，V1项的权重体现在函数内部，V2和V3项的权重为β2与β3；

第一部分V1为线性组合求解部分，是该步骤仿射类方法的主体，V1项体现了前景和背景所表现出的空间连续性，表述如下：其中， 和 表示未知点i点第c个通道的前景和背景颜色，其中，点i的各前景样本j对应的权重 分为直接前景样本权重与间接前景样本权重；点i的各前景样本j对应的权重 分为直接背景样本权重与间接背景样本权重；

所述直接前景权重其源区域与目标区域的映射分别为ΩU→ΦF与ΩU→ΦB，其中ΦF与ΦB分别为ΩF与ΩB区域中靠近未知区域处的5个像素宽度的2个已知区域在该搜索模式下，对每个未知点i分别选取10个直接前景样本 和直接背景样本 i，k＝1，...，10，特征定义为(wcR，wcG，wcB，x，y)，wc＝0.1为颜色因子，对于未知点i，首先计算它与样本 和样本 的拟合误差Dijk为，之后，定义每个直接前景样本j的拟合误差 于是直接前景样本j的权重为

其中σ1＝0.005；

所述间接前景与间接背景样本的选取采用FLANN的搜索方式，源区域与目标区域的映射分别为ΩU→ΩU∪ΩF与ΩU→ΩU∪ΩB，由于已知背景区域ΩB不存在任何前景信息，因此在搜索前景间接样本时需要除去ΩB，在搜索特征为(R，G，B，wsx，wsy)、距离分量的权重为之下，分别搜索每个未知像素的10个间接前景样本 和直接背景样本 样本权重 与 均按步骤一中的公式计算，此时特征Xi的前3个特征为RGB分量；

根据未知点距离已知前景区域的远近程度，对每个未知点i与间接前景样本和直接前景样本定义附加权重 与 并按下式分配它们的权重其中Ds(i，F)为点i与ΩF的最短空间距离，Dt＝100，式(9)表明，若未知点与前景边界距离较远，则直接样本并不够可靠，此时倾向于间接前景样本的选取；反之若距离很近，则倾向于直接前景样本；最后，对于未知点i的每个样本j，若j为直接样本，该样本的最终权重j为间接样本时的权重同理可得；同样方式可求得各背景样本的权重HSV pre pre mix

所述步骤3中利用α 的实体像素先验，并利用F 与B 及α ，作为混合像素的先验，结合仿射类方法以及抠像公式的拟合性平衡，同时对α与F进行最优化求解；

*

最终的 与F通过最小化如下函数求得：

*

其中 为背景概率，最终计算的α值记为α ，式(15)共分为3个函数O1、O2和O3，O1和O2项的权重体现在各函数内部，O3项的整体权重为θ。

2.根据权利要求1所述一种面向合成应用的多层次仿射类抠像方法，其特征在于，所述HSV第二部分V2为第一步的α 为实体前景与实体背景提供的先验，表述为，其中，这里的已知量 与未知量 与 均为第c个通道的颜色值，区域ΩF′与ΩB′由步骤一定义，该部分权重为β2＝0.5。

3.根据权利要求1所述一种面向合成应用的多层次仿射类抠像方法，其特征在于，所述HSV第三部分V3为根据先验α 值、需求解的前景Fi和背景Bi以及抠像公式，做出拟合性平衡，表述为，同样，已知量 与未知量 与 均为第c个通道的颜色值，权重β3＝0.05。

4.根据权利要求1所述一种面向合成应用的多层次仿射类抠像方法，其特征在于，所述公式(15)的第一部分O1是线性组合部分及仿射类步骤的主体，体现了 与前景颜色对于混合像素的空间连续性，表述为，HSV

由于之前的α 着重计算了α中的实体像素，因此需要特别针对混合像素，仿射类中的混合像素计算采用利用抠像公式推导而得的Matting Laplacian，未知点i对应样本j的权重计算为，其中S为包含点i与点j的特定集合；Ii与Ij分别为点i与j的3维颜色向量，E3为3×3单位阵，∑S为S的3×3协方差矩阵、μS为S的3×1的均值向量，ε为一个比较小的数，根据S范围的大小，将其分为以下3类：(a)采用与步骤1中的间接搜索方式相似的集合S1和RGB色彩空间，距离分量的权重为一个级别 搜集10个最近邻样本j，且权重由式(17)取代了式(2)，权重因子为1；

(b)采用与步骤1中的间接搜索方式相似的集合S2和RGB色彩空间，距离分量的权重为一个级别 最近邻样本数为j＝4，且权重由式(17)取代了式(2)，权重因子为0.1；

(c)半径为1的3×3大小的空间局部窗口S3，此时与Closed Form方法相同，权重因子为

7。

5.根据权利要求1所述一种面向合成应用的多层次仿射类抠像方法，其特征在于，公式(15)的第二部分O2体现了 和F利用步骤1与步骤2的实体像素与混合像素的先验值，表述为，式(18)中的c表示通道，第一部分为 和F对于实体像素的先验值，其中 与 为待求的与步骤1中求得的α的反向值；

式(18)的第二部分为 和F对于混合像素的先验值，其中 与 为步骤2中求得，新的混合区域ΩU′计算为，混合区域要求两个α值均需要在[0.2，0.8]区间，因为在α接近0或1的区间为过渡区域，且呈现出了一定实体像素的特征，各级 的先验值取λ＝0.05，fi为步骤2中通过颜色拟合误mix差的求得的针对α 信念值，计算为，

其中

6.根据权利要求1所述一种面向合成应用的多层次仿射类抠像方法，其特征在于，公式(15)的第三部分O3体现了颜色拟合性平衡，表述为，采用α的反向值 是为了便于采用仿射方式求解，若 与 相等，则该式与原始抠像公式相同，该部分的权重θ＝0.5。