数字抠像技术是从影视行业发展而来的。所谓自然图像抠像，是指从一幅自然图像中提取用户感兴趣的物体的技术。自然图像抠像技术被广泛应用于影视特效制作，多媒体标题的制作，人机交互以及物体跟踪等众多领域.本文提出了两种采样与传播相结合的方法，一种基于显著性检测的自动抠像方法。本文具体工作如下:1。提出了一种基于核函数模型的抠像方法。该方法借助GrabCut抠像方法的思想建立抠像数学模型，并用图割方法对该模型进行求解。本文给出了该模型的一般图割求解方法以及快速图割求解方法。该抠像方法实现了从一幅自然图像中提取非透明的前景物体，能够获得比GrabCut更好的抠像效果，另外本文提出的求解基于核函数抠像模型的快速算法，该算法在计算速度上较GrabCut方法有较大程度的提高.2。提出了一种基于迭代边界搜索的抠像方法。该方法分为四个步骤，步骤一，预处理步骤。步骤二，抠像不成功像素点的搜索。步骤三，抠像不成功像素点的重抠像。步骤四，迭代过程。该方法能够有效的从自然图像中提取含窄透明区域的前景物体。在抠像效果上和闭合解抠像方法的效果相当，但是在处理时间上却只有闭合解抠像方法的一半左右.3。提出了一种新的自动抠像方法，即基于显著性检测的自动抠像方法。该方法利用显著性检测的结果作为先验信息建立自动抠像数学模型。该方法不需要任何人工交互，能够自动的从一幅自然图像中提取前景物体。这种自动抠像方法相比当前最具代表性的自动抠像方法(谱抠像方法)，在抠像效果和处理速度上都有很大提高.