function [alpha]=learningBasedMatting(imdata,mask)
% [alpha]=learningBasedMatting(im,mask) computes matte given image and
% scribble mask
% 
% Input arguments:
% imdata:   MxNxd image data matrix. Image size is MxN, and the number of features is d. Value
%           range is within [0 255]
% mask:     MxN matrix specifying scribbles, with 1 foreground, -1 background
%           and 0 otherwise
% 
% Output arguments:
% alpha:    (MxN) matrix of alpha solution
% 
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% @InProceedings{ZhengICCV09,
%   author = {Yuanjie Zheng and Chandra Kambhamettu},
%   title = {Learning Based Digital Matting},
%   booktitle = {The 20th IEEE International Conference on Computer Vision},
%   year = {2009},
%   month = {September--October}
% }
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% Copyright Yuanjie Zheng @ PICSL @ UPenn on May 9th, 2011
% zheng.vision@gmail.com
% http://sites.google.com/site/zhengvision/
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% get laplacian matrix
winsz=3;
c=800;
lambda=0.0000001;

L=getLap(imdata,winsz,mask,lambda);

% get regularization matrix
C=getC(mask,c);

% get already known values
alpha_star=getAlpha_star(mask);

% solve alpha
alpha=solveQurdOpt(L,C,alpha_star);
