阈值分割技术 qq名片赞全网最低价写失败的好句

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然而由于绿幕抠图的欠约束性，求解问题时需要增加额外的约束条件，复杂度随之增加，极大程度限制了这类方法在移动端的应用。

常用的移动端实时绿幕抠图技术主要包括：色差抠图技术（Color Difference Keying）、亮度抠图技术（Luma Keying）以及色度抠图技术（Chroma_Keying）。色差抠图利用 R、G、B 三通道的颜色差异来求解不透明度。

色差抠图技术速度非常快，但是抠图效果不够理想。为了解决 RGB 空间不能很好地分离绿色的问题，亮度抠图技术利用图像的亮度信息，对其进行软阈值操作来求解不透明度。即在 HLS 空间对亮度分量 L 进行软阈值操作，从而得到从 0 到 1 平缓变化的 。然而该技术只考虑了图像的亮度信息，忽略了图像的颜色信息，因此对于大部分图像的效果不是十分理想。色度抠图技术利用图像的颜色信息求解不透明度。色度抠图技术将彩色图像转换到 HSV 空间，然后对色度分量（H）进行软阈值分割。在实际应用中，受光照等环境因素的影响，色度分量不能完全区分颜色信息阈值分割技术，需要对色度（H）、饱和度（S）和亮度（V）三通道加权求解不透明度。由于其快速并且能得到比较好的绿幕抠图效果，色度抠图技术被广泛应用在实时场景。快手技术团队也采用了色度抠图技术进行绿幕抠图，相比于传统方式，团队对各个色彩空间进行了深入分析研究，在多个空间中进行联合抠图。

因为输入图像是 RGB 格式，其颜色分布空间如图 (a) 所示。受环境光线影响，绿幕背景颜色不是统一的，这也意味着绿幕中存在很多种绿色，在 RGB 空间很难区分饱和度以及亮度差异较大的绿色。所以我们摒弃现有算法阈值分割技术，采用在 RGB 空间进行处理。我们将其转换到 HSV 颜色空间，颜色分布如图 (b) 所示，在 HSV 空间可以较好地区分绿色和其他颜色。首先对 H 通道的图像颜色进行直方图统计，将出现概率最大的颜色作为背景颜色的初选条件。通过分析 HSV 颜色空间的颜色分布发现，H 通道的值不能区分黑色、白色和灰色，需要同时对 S、V 通道的值进行直方图统计。