深度图像抠图：全面综述
计算机视觉与模式识别
2023-04-11 v1
摘要
图像抠图是指从自然图像中提取精确的 alpha 抠图（alpha matte），在图像编辑等多种下游应用中起着关键作用。尽管这是一个病态问题，传统方法数十年来一直试图解决它。深度学习的出现革新了图像抠图领域，并催生了多种新技术，包括自动、交互式和指代式图像抠图。本文对深度学习时代图像抠图的最新进展进行了全面回顾。我们关注两个基本子任务：基于辅助输入的图像抠图，涉及利用用户定义的输入预测 alpha matte；以及自动图像抠图，无需任何人工干预即可生成结果。我们根据任务设置和网络结构系统回顾了针对这两个任务的现有方法，并总结了它们的优缺点。此外，我们介绍了常用的图像抠图数据集，并从定量和定性两方面评估了代表性抠图方法的性能。最后，我们讨论了图像抠图的相关应用，并强调了现有挑战与未来研究的潜在机遇。我们还维护了一个公开代码库，用于追踪深度图像抠图的快速发展：https://github.com/JizhiziLi/matting-survey。
引用
@article{arxiv.2304.04672,
title = {Deep Image Matting: A Comprehensive Survey},
author = {Jizhizi Li and Jing Zhang and Dacheng Tao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04672},
year = {2023}
}