1. 1. 随机全局采样方法
   1. 样本选取标准
      1. 基于颜色拟合度
         1. 未知像素的alpha估值
         2. 颜色损失函数
      2. 空间距离
         1. 空间损失函数e
      3. 样本损失函数=颜色损失+空间损失
2. 2. 全局样本的随机搜索算法
   1. 初始化
      1. 按照密度对前景F/背景B样本点排序，形成搜索空间FB
         1. 本文选取的是像素密度
      2. SampleMatch算法为每个未知像素I(x,y)维护了一个当前最优（损失最小）的样本对(F,B)
      3. 初始化时在FB搜索空间随机一个点。
   2. 传播步
      1. 对于每个扫描的未知像素I(x,y)我们计算当前像素的邻居像素(x′,y′)的最优样本对，寻找损失最小的
   3. 随机搜索
      1. 为被描述的未知像素 生成随机尝试序列
      2. 使用brute-force计算所有随机尝试序列样本损失
   4. 停止标准： 迭代10次即可有很好效果
3. 3. 后续处理
   1. 对上面的步骤得到的alpha进行参数平滑
      1. 求解方程
      2. 使用Guided Filter加快求解过程