Multiobjective Evolutionary Optimization Based on Fuzzy Multicriteria Evaluation and Decomposition for Image Matting

像素 模糊逻辑 启发式 计算机科学 多目标优化 进化算法 人工智能 数学优化 采样(信号处理) 图像(数学) 模糊集 分解 模式识别(心理学) 数学 计算机视觉 滤波器(信号处理) 生态学 生物
作者
Yihui Liang,Han Huang,Zhaoquan Cai,Zhifeng Hao
出处
期刊:IEEE Transactions on Fuzzy Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:27 (5): 1100-1111 被引量:19
标识
DOI:10.1109/tfuzz.2019.2896533
摘要

Image matting is evolving for a wide range of applications including image/video editing. Sampling-based image matting aims to estimate the opacity of foreground objects by properly selecting a pair of foreground and background pixels for every unknown pixel. Sampling-based image matting is essentially an uncertain multicriteria optimization problem (UMCOP). It shows unique advantages in parallelization and handling spatially disconnected regions. However, sampling-based approaches encounter difficulty in accurately evaluating pixel pairs and efficiently optimizing the large-scale UMCOP. To address these two problems, a fuzzy multicriteria evaluation (FMCE) and a multiobjective evolutionary algorithm based on multicriteria decomposition (MOEA-MCD) are proposed. We model three fuzzy membership functions for three selection criteria and aggregate them by Einstein and averaging operators providing FMCE for pixel pairs. MOEA-MCD uses the heuristic information for each criterion by multicriteria decomposition that divides the single objective into multiple objectives and optimizes them simultaneously using a multiobjective optimizer with neighborhood grouping strategy. Experimental results show that FMCE accurately evaluates pixel pairs even in uncertain cases with low satisfaction degree of some evaluation criteria, and the heuristic information for each criterion enhances the population diversity of MOEA-MCD. MOEA-MCD outperforms state-of-the-art large-scale optimization approaches and sampling-based image matting approaches.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
honeylaker发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
callmecjh发布了新的文献求助10
1秒前
9月有书读发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
英俊的铭应助忧虑的尔容采纳,获得10
4秒前
糖糖完成签到,获得积分10
4秒前
Enoch发布了新的文献求助10
5秒前
科目三应助等待八宝粥采纳,获得10
5秒前
5秒前
亨利公爵完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
krenc完成签到,获得积分10
7秒前
清脆谷槐发布了新的文献求助10
8秒前
J_C_Van发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
江南最后的深情完成签到,获得积分10
9秒前
hr完成签到 ,获得积分10
9秒前
cckk发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
ca发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
胡萝卜发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
亨利公爵发布了新的文献求助10
12秒前
lzcnextdoor发布了新的文献求助10
12秒前
打打应助xcx采纳,获得10
13秒前
14秒前
shinen发布了新的文献求助30
14秒前
Barry完成签到,获得积分10
14秒前
qixiaoqi完成签到,获得积分10
15秒前
贰鸟应助QPP采纳,获得20
16秒前
lzcnextdoor完成签到,获得积分10
16秒前
冉冉完成签到 ,获得积分0
16秒前
要减肥完成签到,获得积分10
17秒前
全麦面包完成签到,获得积分10
18秒前
爱学习发布了新的文献求助10
19秒前
清脆谷槐完成签到,获得积分10
19秒前
向上的小v完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds第二卷 1200
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038657
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576306
关于积分的说明 11375198
捐赠科研通 3306108
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819379
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066