[发明专利]图片分割方法、装置和系统

说明书

本发明公开了一种图片分割方法、装置和系统。其中，该方法包括：通过对图片进行特征提取，从候选分割算法中选择与图片对应的目标分割算法，其中，候选分割算法包括：显著性分割算法和语义分割算法；使用目标分割算法对图片进行粗分割，得到第一分割结果，其中，粗分割用于初步确定图片中的目标对象；对第一分割结果进行细分割，得到图片中的目标对象。本发明解决了现有技术中图像分割效果不佳的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图片分割方法、装置和系统。

背景技术

电商平台广告、店铺装修等图片需求量巨大，将目标商品从图像中按照边缘单独抠出是其它相关操作或进一步设计的前提，对于设计人员的业务需求增多，相关工作人员工作量巨大，图像设计智能化是缓解这一问题的有效方法。

目前，在图片处理的业务中，对图像进行分割的方式通常包括：(1)语义分割方法，对于电商平台数千上万种商品在平面广告等图像载体中的分割问题来说，如果使用语义分割，则需要大量的样本来训练分割网络，但商品类目繁多，各类目可收集样本数量相差较大，且部分类目内图像特征差异也较大，而语义分割的方案目前需要每个类目大量的样本数据对网络进行训练，因此导致很多图片无法使用语义分割。(2)显著性分割，如果使用显著性分割，由于显著性分割时缺乏语义信息，不利于后期处理，且当图像中目标的显著性不强时，分割效果较差。

针对现有技术中图像分割效果不佳的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种图片分割方法、装置和系统，以至少解决现有技术中图像分割效果不佳的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图片分割方法，包括：通过对图片进行特征提取，从候选分割算法中选择与图片对应的目标分割算法，其中，候选分割算法包括：显著性分割算法和语义分割算法；使用目标分割算法对图片进行粗分割，得到第一分割结果，其中，粗分割用于初步确定图片中的目标对象；对第一分割结果进行细分割，得到图片中的目标对象。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图片分割方法，包括：通过分割模型的主干网络对图片进行特征提取，以从候选分割算法中选择与图片对应的目标分割算法，其中，候选分割算法包括：显著性分割算法和语义分割算法；通过分割模型中与目标分割算法对应的分割网络，根据特征提取得到的特征层，对图片进行第一分割处理，其中，分割网络包括：语义分割网络和显著性分割网络，显著性分割网络用于对图片进行显著性分割，语义分割网络用于对图片进行语义分割。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种图片分割装置，包括：选择模块，用于通过对图片进行特征提取，从候选分割算法中选择与图片对应的目标分割算法，其中，候选分割算法包括：显著性分割算法和语义分割算法；第一分割模块，用于使用目标分割算法对图片进行粗分割，得到第一分割结果，其中，粗分割用于初步确定图片中的目标对象；第二分割模块，用于对第一分割结果进行细分割，得到图片中的目标对象。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行如下步骤：通过对图片进行特征提取，从候选分割算法中选择与图片对应的目标分割算法，其中，候选分割算法包括：显著性分割算法和语义分割算法；使用目标分割算法对图片进行粗分割，得到第一分割结果，其中，粗分割用于初步确定图片中的目标对象；对第一分割结果进行细分割，得到图片中的目标对象。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，其特征在于，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行如下步骤：通过对图片进行特征提取，从候选分割算法中选择与图片对应的目标分割算法，其中，候选分割算法包括：显著性分割算法和语义分割算法；使用目标分割算法对图片进行粗分割，得到第一分割结果，其中，粗分割用于初步确定图片中的目标对象；对第一分割结果进行细分割，得到图片中的目标对象。