[发明专利]基于透明度的抠图方法和装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于透明度的抠图方法 和装置。

背景技术

抠图技术是一种把任意图像中的前景部分从背景中分离出来的一种图像 处理技术。在杂志封面、插图设计，广告和影视创作等方面有着广泛而深入 的应用。抠图的方式有多种，其中，应用最广泛的是alpha抠图技术。

采用alpha抠图技术进行抠图时，一般认为一幅自然图像中的各个像素点 的颜色是该点前景颜色和背景颜色的线性组合，线性系数表示前景颜色在该 点颜色中所占的比重，数值在[0,1]之间变化。具体的关系如公式(1.1)所示：

I＝αF+(1-α)B(1.1)

其中，I表示该点的颜色值，F和B分别表示该点的前景颜色值和背景颜 色值，α为线性组合的系数，表示该点的透明度。对于alpha抠图问题，对图 像上的任一点，根据公式(1.1)计算出的α值并不唯一，因此，如何从无数 对解中找出最合理的解是非常重要的。

现有技术中，一般通过color-clustering抠图算法，确定出最合理的α值。 在color-clustering算法中，通过对图像中的每个像素点，采用K最近邻(K NearestNeighbor，简称：KNN)算法找到与其最相似的相关像素，用“color ballmodel”来建立模型，再结合公式(1.1)得到α的解。

然而，现有技术中，在通过color-clustering算法确定α值的过程中，若对 相对简单且包含光滑区域较多的图像进行抠图时，由于是在图像的所有像素 点中查找最相似的相关像素，使得抠图结果容易产生误差，导致抠图效果较 差。

发明内容

本发明实施例提供一种基于透明度的抠图方法和装置，用以减小抠图误 差，提高抠图效果。

第一方面，本发明实施例提供一种基于透明度的抠图方法，包括：

获取待抠图的原始图像，对所述原始图像进行边缘检测，获得检测结果；

根据所述检测结果将全局像素或局部像素作为所述原始图像中的目标像 素的邻居像素；其中，所述全局像素为在原始图像中根据全局搜索算法获得 的像素，所述局部像素为在原始图像中根据局部搜索算法获得的像素；

根据所述原始图像和所述邻居像素获得所述原始图像中的目标像素的透 明度值α，根据所述透明度值，在所述原始图像中抠出目标物体。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述对所述原 始图像进行边缘检测，具体包括：

将所述原始图像转换成灰度图像，对所述灰度图像进行拉普拉斯滤波和 均值滤波处理，获得边缘检测图像。

结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二 种可能的实现方式中，所述根据所述检测结果将全局像素或局部像素作为原 始图像中的目标像素的邻居像素，具体包括：

判断所述边缘检测图像中目标像素的像素值是否大于预设阈值；其中， 所述边缘检测图像中的目标像素与所述原始图像中的目标像素相对应；

若是，则采用全局像素作为所述原始图像中的目标像素的邻居像素；

若否，则采用局部像素作为所述原始图像中的目标像素的邻居像素。

结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第三 种可能的实现方式中，所述根据所述检测结果将全局像素或局部像素作为原 始图像中的目标像素的邻居像素，具体包括：

在所述原始图像中的目标像素的多个邻居像素中，确定第一预设数目的 邻居像素为局部像素，第二预设数目的邻居像素为全局像素。

结合第一方面、第一方面的第一种至第一方面的第三种任一种可能的实 现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述根据所述原始图像和 所述邻居像素获得所述原始图像中的目标像素的透明度值α，具体包括：

根据所述原始图像和所述邻居像素获得拉普拉斯矩阵L；