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视频抠图算法及其风格化绘制的研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着深度学习技术的不断发展，图像处理领域的研究也日益深入，变得更加复杂多变。视频抠图算法作为图像处理领域中的一项关键技术，被广泛应用于视频剪辑、电影特效等方面。本研究旨在基于深度学习算法，结合图像风格化技术，实现视频抠图和风格化绘制。
二、研究目标
本研究主要目标包括：
1.设计适用于视频抠图的深度学习算法，能够准确、快速地抠出视频中的前景物体。
2.通过调整算法参数，实现对视频中前景物体的风格化绘制，使得绘制出的图片更具艺术感、更加美观。
3.开发一套简单易用的视频抠图及风格化绘制软件，方便用户进行抠图和风格化操作。
三、研究内容
本研究的主要研究内容包括：
1.深入研究现有视频抠图算法及其优缺点，寻找合适的算法方案。
2.针对既有算法的不足，提出一种基于深度学习的视频抠图算法。采用深度卷积神经网络（DeepConvolutionNeuralNetworks，DCNN）进行图像特征提取和分类，实现对视频中前景物体的准确抠取。
3.为了能够实现对抠出的图像进行风格化，引入图像风格化技术。研究基于卷积神经网络的图像风格化算法，并进行改进和优化，使其能够适用于视频抠图。
4.基于研究成果，开发一套视频抠图及风格化绘制软件。该软件将实现对视频中前景物体的抠取、对抠出的前景物体进行风格化绘制，并输出处理结果。
四、研究进展
1.已完成视频抠图算法的研究和设计，尝试了多种算法并进行了比较。最终决定采用基于深度卷积神经网络的算法实现视频抠图。
2.在视频抠图算法的基础上，进行了图像风格化算法的研究和改进。通过引入更多的卷积层和池化层，放宽卷积模板大小的限制，提高了风格化效果的逼真度和鲁棒性。
3.已开发出初版的视频抠图及风格化绘制软件。该软件能够实现视频加载、前景物体抠取、风格化绘制和结果输出等主要功能。
五、计划与展望
1.下一步主要工作是对已有研究成果进行实验和测试，并进一步改进算法提高抠图和风格化效果、优化软件界面、提高软件的易用性。
2.通过与其它视频处理软件进行对比，验证本软件的优势和适用性，并根据反馈意见进行优化和改进。
3.在软件商业化方面进行探索和尝试，将该软件推广至更广泛的用户群体，并实现商业化运营。
总之，本研究旨在解决视频剪辑等领域中的实际问题，提供一种实用有效的视频抠图和风格化绘制解决方案，为图像处理领域的发展做出一定贡献。