【摘 要】
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近年来，研究者们提出了许多算法来处理前景提取和图像抽取问题．然而，这些算法存在许多共同缺点：需要三元图作为输入、计算时间过长、大部分算法仅仅使用颜色信息等等．在这篇文章里
【基金项目】
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国家自然科学基金(60573149,60973054)资助
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近年来，研究者们提出了许多算法来处理前景提取和图像抽取问题．然而，这些算法存在许多共同缺点：需要三元图作为输入、计算时间过长、大部分算法仅仅使用颜色信息等等．在这篇文章里，作者提出了一种新的快速多层次前景提取方法．首先，应用一种改进的多层次图分割算法，将输入图像粗略地分割为前景和背景两个部分．然后，使用信念传播算法（belief propagation）估计前景／背景交界处像素的不透明度．不同于通常的信念传播算法，在平滑项和颜色项之外，作者通过构造灰度共生矩阵引入了纹理信息．鉴于数码相机图像的分辨率仍在持
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