抠图技术是在图像中提取前景图层以及对应不透明度信息的技术。通过该技术,可以方便地提取出输入图像的前景图层,然后完美地将其整合到任意的背景环境中,生成高质量的合成图像。因此,该技术被广泛地应用到数字内容编辑与制作行业中。本文在系统研究和总结了现有主流抠图算法的基础上,提出了自己的基于采样与基于相似关系相结合的抠图算法,取得了较好的抠图效果。并在此基础上,将抠图算法应用到解决3DTV系统中的深度图优化问题中,取得了较好的效果。本文的主要成果包括：(1)提出一种基于贝叶斯判决准则的谱抠图抠图组件的聚合方案。根据谱抠图算法,计算输入图像的抠图组件,并且根据输入Trimap计算得到图像空间的前后景概率分布函数。然后使用贝叶斯判决准则,根据每个抠图组件的先验概率与后验概率的计算,对抠图组件的前后景组件进行聚类,改进了谱抠图使用的最小截算法的前后景反转等问题。(2)提出一种基于采样与基于相似关系相结合的抠图算法,将基于采样的思路融入到基于相似关系构建的能量函数框架中,并且重新设计了采样代价函数与特征向量,达到了较好的抠图效果。(3)提出将抠图算法的算法内核(谱分割与Trimap)应用到深度图后处理优化问题中,并且针对性地提出Quadmap的概念,针对立体匹配的原理,将深度图像进行区域划分,并专门为遮挡造成的错误区域进行单独的指定,在实时系统的图像序列上取得了较好的实验效果。