[发明专利]一种自动更换证件照背景颜色的方法

权利要求书

1.一种自动更换证件照背景颜色的方法，该方法应用于服务器，其特征在于，包括：

对证件照图像进行边缘检测，得到证件照边缘图像；

从证件照边缘图像中提取人物目标区域的外轮廓图像；

采用基于全局学习的数字抠图算法来计算图像合成中所需的掩膜值；

根据计算得到的掩膜值，以1与掩膜值之差和掩膜值分别作为证件照图像的纯色背景图像和前背景图像的系数，将证件照图像的纯色背景图像和前背景图像进行线性叠加，最终得到合成后的证件照图像；

采用基于全局学习的数字抠图算法来计算图像合成中所需的掩膜值之前，还包括：从人物目标区域外轮廓图像中提取三值图像矩阵trimap图；

从人物目标区域外轮廓图像中提取三值图像矩阵trimap图的过程包括：

采用4×4的方形结构元素，对人物目标区域外轮廓图像做多次形态学膨胀运算，得到三值图像矩阵trimap图，该图包含确定的人物目标像素点、背景像素点，以及待确定类别的像素点；

在采用基于全局学习的数字抠图算法来计算图像合成中所需的掩膜值的过程中，三值图像矩阵trimap图作为输入，三值图像矩阵trimap图中所有像素点组成的像素点集为Ω，Ω包括已确定的像素点集Ω_l和待确定的像素点集Ω_u；

采用加权岭回归算法训练一个全局alpha-color模型，对于待确定像素点集Ω_u中的任一像素点，用该线性全局alpha-color模型估算待确定像素点的掩膜值；

采用kernel trick算法将训练得到的线性alpha-color模型扩展到非线性alpha-color模型，利用非线性模型来估算待确定像素点集的掩膜值。

2.如权利要求1所述的一种自动更换证件照背景颜色的方法，其特征在于，采用融合Sobel和K-means的边缘检测算法对证件照图像进行边缘检测，得到证件照边缘图像。

3.如权利要求2所述的一种自动更换证件照背景颜色的方法，其特征在于，采用融合Sobel和K-means的边缘检测算法对证件照图像进行边缘检测的具体过程，包括：

(1-1)：利用四个卷积模板与证件照图像进行卷积，得到四个梯度图像分别为G_x，G_y，G₄₅，G₁₃₅及相应的四个梯度直方图；其中，四个卷积模板分别为Sobel算子对x,y方向以及45°和135°的边缘的检测卷积模板；

(1-2)：列出步骤(1-1)中得到的四个梯度图像的梯度取值范围；

(1-3)：采用K-means算法自适应选取阈值，分别对步骤(1-1)得到的梯度图像进行阈值分割，并将梯度图像中所有像素点分为两类：一类属于边缘，一类属于背景；

(1-4)：将梯度图像中每个像素点的梯度值进行归类；

(1-5)：对于每个聚类，重新计算相应类的质心；

(1-6)：重复上述步骤(1-4)至(1-5)，直至质心变化幅度在符合要求的范围内；

(1-7)：计算梯度阈值，最佳梯度阈值应为背景类中的最大值点或边缘类中的最小值点；

(1-8)：采用Ostu算法评价选取的梯度阈值是否为最佳梯度阈值，根据步骤(1-7)选取的梯度阈值，将梯度图像中所有的梯度值分为两类，计算出类间方差与全局方差，使两者比值最大时的阈值为最佳梯度阈值；

(1-9)：根据步骤(1-7)和(1-8)所得到的最佳梯度阈值，二值化梯度图像，获得边缘图像；

(1-10)：对步骤(1-1)得到的四幅梯度图像分别取绝对值得到|G_x|、|G_y|、|G₄₅|、|G₁₃₅|，再分别对每幅取绝对值的梯度图像使用步骤(1-2)至(1-9)得到边缘图像，将四幅边缘图像异或获得最终边缘图像。