segmentation和matting有什么区别？
大家都知道图像分割(image segmentation)是怎么回事，就是将每个像素进行分类。常常将图像分割用于抠图替换背景，但是抠图真的只是图像分割就能搞定吗？为什么还有个技术叫做image matting呢？
解答1：什么是图像分割image segmentation？
图像分割就是把每一个像素都分类为一个类别，比如下图。这就是我们通常意义上所说的图像分割，不管是semantic segmentation还是instance segmentation，都是如此，每一个像素有确定的类别。
解答2：什么是image matting呢？
它与图像分割不同，也是我们通常所说的抠图。我们知道photoshop里面可以抠图，有个边缘羽化的功能，大家如果分割完直接替换背景，可能会带来很多不自然的边缘过度，一眼就能看出来是假图。
再者说，对于细到头发丝这样的像素，仅仅是二分类的图像分割是很难完美解决的，比如下图：
image matting要解决的问题如下：
F就是前景，B就是背景，a就是透明度，它们都是未知的，对于RGB图像的一个像素来说，就有7个未知数。而已知数就是I，只有3个，可想而知这是一个很病态的问题，具体的求解方式这里就不说了。
image segmentation是一个硬的分割问题，将每一个像素进行分类。image matting可以看作是一个软的分割问题，它估计透明度，前景和背景，是真正实用的换背景技术。
这就是两者的主要区别，image matting问题仅限于二类。对于一个前背景估计问题来说，如果你解决了image matting问题，那么image segmentation问题自然就解决了，反之则不然。
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