《Learning Based Digital Matting_iccv09_Zheng》是一篇关于图像抠图（Image Matting）技术的研究论文，由Yuanjie Zheng与Chandra Kambhamettu撰写的，发表于2009年国际计算机视觉会议（ICCV）。该论文提出了基于学习的方法来解决数字抠图问题，将问题看作半监督学习任务，在机器学习中进行探讨，并提出了基于局部学习和基于全局学习的方法，分别适用于基于涂鸦（scribble-based matting）和基于三重映射（trimap-based matting）的抠图技术。
数字抠图是指从给定的数字图像中提取前景物体图像F以及其不透明度掩膜α（通常称为“alpha matte”），假定所给的数字图像I是由前景物体图像F和背景图像B通过alpha值线性混合而成：I=αF+(1−α)B。该过程通常用于图像编辑、电影和视频运动画面的制作等领域。数字抠图问题本质上是欠约束的，因为它拥有的未知数（前景F、背景B和alpha掩膜α）比约束条件（上述混合方程）多。因此，这是一个病态问题，并且已被广泛研究，通过增加信息和约束来改善。常见的解决方法包括通过设置标签来提供一些涂鸦或三重映射，即确定的前景或背景像素，或是通过提供多张图片或视频。
该论文提出的新见解在于将数字抠图问题视为机器学习中的半监督学习任务，并由此开发出局部学习和全局学习两种方法。这两种方法易于实现，因为它们仅需一些简单的矩阵操作。同时，这些方法也因为能够高效处理非线性的局部色彩分布，这一点是许多先前工作的能力所不及的，所以它们的准确性非常高。通过理论分析和广泛的实验表明，这些方法能够超越许多最近的抠图方法。
该论文详细介绍了数字抠图的核心概念，阐述了通过涂鸦或三重映射来增加约束信息以辅助解决欠约束问题的方法，并对现有的多种方法进行了比较和分析。作者进一步指出，他们的方法可以有效地处理非线性色彩分布问题，这通常是图像抠图中的一个难题。通过引入核技巧，他们的方法可以超越许多以前的工作，并且在实验中证明了其优越性。
局部学习方法和全局学习方法在论文中得到了详细描述。局部学习方法专注于图像中的局部区域，通过利用邻近像素的信息来细化前景和背景的边界；而全局学习方法则考虑了整个图像的全局信息，尝试通过更大范围内的像素信息来决定前景物体的最终形状和细节。
文章还强调了这种新方法可以激发未来更多的研究工作，意味着该领域的研究者可以基于本论文提出的新视角和方法来进一步优化和改进图像抠图技术。在图像处理领域，抠图技术因其在后期制作中的广泛应用而显得尤为重要。利用本文提出的基于学习的抠图方法，能够提供更加准确和高效的抠图解决方案，这在电影、视频制作以及图像编辑软件中都具有重要的应用价值。
综合来看，该论文不仅在理论和技术层面对数字抠图问题提供了新的视角和解决手段，还对图像处理领域的研究者和实际应用者提出了新的思路和启示，其影响力和实用性不容小觑。
