التصوير العميق للصور

تعتبر عملية تقطيع الصور (Image Matting) مشكلة أساسية في رؤية الحاسوب ولها العديد من التطبيقات. كانت الأداءات السابقة للخوارزميات ضعيفة عندما تكون الصورة تحتوي على ألوان متشابهة في المقدمة والخلفية أو نصوص معقدة. الأسباب الرئيسية هي أن الطرق السابقة 1) تستخدم فقط الخصائص الأولية و2) تعاني من نقص السياق العالي. في هذا البحث، نقترح خوارزمية جديدة تعتمد على التعلم العميق يمكنها التعامل مع هذين المشكلتين. يحتوي نموذجنا العميق على جزأين. الجزء الأول هو شبكة ترميز-فك الترميز (Encoder-Decoder) عميقة تقوم بأخذ الصورة والخريطة المحيطية (Trimap) المقابلة كمدخلات وتتنبأ بطبقة ألفا (Alpha Matte) للصورة. الجزء الثاني هو شبكة تلافيفية صغيرة تقوم بتحسين تنبؤات طبقات ألفا التي أنتجتها الشبكة الأولى للحصول على قيم ألفا أكثر دقة وأطراف أكثر حدة. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بإنشاء مجموعة بيانات كبيرة لعملية تقطيع الصور تتضمن 49300 صورة للتدريب و1000 صورة للاختبار. قدمنا تقييماً لخوارزميتنا على معيار عملية تقطيع الصور، ومجموعة اختبارنا الخاصة، ونطاق واسع من الصور الحقيقية. النتائج التجريبية توضح بوضوح أفضلية خوارزميتنا على الطرق السابقة.请注意，这里有一些术语的翻译：- Image matting: عملية تقطيع الصور- Trimap: الخريطة المحيطية- Alpha matte: طبقة ألفا- Encoder-decoder network: شبكة ترميز-فك الترميز这些术语在阿拉伯语中可能有不同的表达方式，但这些都是较为常见的译法。如果需要进一步的专业术语校对，请告知。