1. 研究目的与意义
随着电脑、手机等电子产品的普及，网络已经成为人们生活中必不可少的部分，人们通过网络来浏览大量的信息，同时也通过网络来传播信息，空间、微博、微信等交流平台已经成为人们互动的重要组成部分，电脑、手机摄像头被更广泛的应用，同时照相机的简单方便性让人们越来越频繁的通过它们来展示自己，除此之外，更重要的应用是在证件中的识别作用，人事、公安、海关等部门需要大量的证件印刷，为了更好的识别人脸，证件照通常有统一的尺寸和背景，因为人口数量的庞大，地方区域等等的因素，各个地方的人们不可能拍摄出统一背景和尺寸的照片出来，有时为了更加快捷的得到照片，背景可能很随意且复杂。
为了满足证件照片的统一、特定背景的要求，以往使用photoshop来进行操作，用套索工具、魔棒工具、钢笔工具等来选定区域，即将人像与背景色分离，以实现背景的替换。
然而，此种手工的背景替换方法无疑给工作人员带来巨大的工作负荷，无论是时间上还是工作量上，因此人们越来越追求更方便快速的背景替换方法，无论是针对单一的背景还是复杂的背景，在保证人像质量的前提下改变背景，使其符合标准的要求，并且可以按照标准批量处理几十张甚至上百张的图片，使得高技术、高难度的工作变得傻瓜式，这项研究无疑会给工作人员带来前所未有的便利。
2. 国内外研究现状分析
对于证件照片而言，通常我们人像定义为前景，人物以外的定义为背景，因而背景替换即为分离前景和背景，在不改变前景人物的状况下，任意替换背景。
也就是说，图像背景更换即在图像中运用图像分割技术来提取目标对象，然后应用图像合成算法将背景更换成其他背景。
如果是单一的背景色且背景色与前景色差异较大时，分离相对而言很简单，但是往往背景色比较复杂，且与前景色交联在一起，很难分割，每个像素中都包含着前景色与背景色的混合，在微小的状况下我们很难准确的将其分离。
3. 研究的基本内容与计划
对于证件印刷中的背景替换方法的研究，在了解已有的方法基础上进行研究探讨，寻找背景替换更便捷的方法，阈值分割方法存在一定的弊端，熟悉模糊c均值聚类（fcm）的方法，结合各种方法的利弊来进行改进，得到最终更有效的结果。
通过探讨的方向和最终需求的结果，可以将实验步骤分为以下几步来进行:第一步：熟悉模糊c均值聚类（fcm）的方法，弄清其基本思路。
第二步：探讨改进模糊c均值聚类（ffcm）的方法。
4. 研究创新点
首先，本论文实验设计是在已有的技术和方法的基础上更深层次的探讨，寻求更便捷的方法来处理人像背景的替换。
将人像与背景分割变得更傻瓜式、更准确无误的操作，另一方面，则研究对人像背景替换的批处理方法。
为证件印刷寻求更便利的方法。
