题目：图像对象提取和场景分层方法研究与实现

基于视频素材的虚拟场景生成是虚拟现实与增强现实方向的典型研究热点，图像虚拟场景生成是视频虚拟场景生成的重要组成部分。由于图像虚拟场景的遮挡处理是图像虚拟场景生成技术需要解决的关键问题，本论文依托相关科研课题，根据图像虚拟场景生成的遮挡处理需求，重点研究图像虚拟场景的对象提取与场景分层方法，为图像虚拟场景生成提供技术支撑。 本论文开展了面向图像虚拟场景生成的图像对象提取、图像场景标记、图像场景分层研究，设计并实现了基于测地线距离的交互式图像对象提取方法，给出并实现了基于测地线传播的图像场景语义标记方法，提出并实现了基于贝叶斯推理的图像场景分层方法。主要研究工作如下。 首先，本论文借鉴测地线距离的思想，设计并实现了基于测地线距离的交互式图像对象提取方法。该方法由用户输入图像前景和图像背景的采样点，估计出图像前景和图像背景的颜色特征分布，计算出图像上任意一点到图像前景和图像背景的测地线距离，并利用测地线距离将感兴趣的前景对象从背景中提取出来。 然后，本论文给出并实现了基于测地线传播的图像场景语义标记方法。该方法以图像场景语义的粗略识别结果为输入数据，结合粗略识别结果和图像底层特征，构建测地线传播算法框架，通过该框架获得图像场景的准确语义标记结果，为图像场景分层提供必要的标记信息。 最后，本论文提出并实现了基于贝叶斯推理的图像场景分层方法。该方法在上述图像场景语义标记结果基础上，学习语义、位置、轮廓、公共边界和交接点的遮挡线索概率分布，构建贝叶斯推理框架，并将后验概率最大化求解过程转换为图像场景层次结构求解过程，利用本论文提出的层次排序推理算法，在带权有向图上求解出图像场景的层次结构。 基于上述研究工作，实现和实验了基于测地线距离的图像对象提取、基于测地线传播的图像场景语义标记、基于贝叶斯推理的图像场景分层三种方法。实验结果表明，本论文的相关方法在语义标记准确性、图像场景分层可用性方面具有特色，可以应用于图像虚拟场景的遮挡处理。