[发明专利]获取图像的背景信息的方法及装置

说明书

本发明公开了一种获取图像的背景信息的方法及装置，该方法包括：在拍摄界面中显示镜头拍摄到的图像；基于训练得到的图像分割模型，识别图像中目标对象的特征；基于训练得到的背景设计模型，获取目标对象的特征所对应的背景信息；其中，图像分割模型和背景设计模型均为深度卷积神经网络模型。本发明解决了现有技术预先设置背景内容效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种获取图像的背景信息的方法及装置。

背景技术

手机已逐步成为人们生活中必不可少的重要工具，除去基本的社交功能，手机中的相关应用已深入到人们生活领域的方方面面。在摄像领域，手机已逐步替代单反相机和专业摄像机，不仅成为普通用户常用拍照工具，因为携带轻便及参数易调，手机更日渐成为摄影人士的常用拍摄工具。在对摄像头像素和成像质量不断提高的发展现状中，在拍照过程中的智能化拓展程度成为手机拍照功能改进的一个重要方向。现有技术中的手机在拍照时背景无法自动化智能设计，需要预先设置背景内容，容易造成设有背景的照片效率低的问题。

针对上述的问题，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获取图像的背景信息的方法及装置，以至少解决现有技术预先设置背景内容效率低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种获取图像的背景信息的方法，包括：在拍摄界面中显示镜头拍摄到的图像；基于训练得到的图像分割模型，识别所述图像中目标对象的特征；基于训练得到的背景设计模型，获取所述目标对象的特征所对应的背景信息；其中，所述图像分割模型和所述背景设计模型均为深度卷积神经网络模型。

可选的，基于训练得到的图像分割模型，识别所述图像中目标对象的特征，包括：基于所述图像分割模型对所述图像进行分割，识别出所述图像中包含的至少一个目标对象；识别每个目标对象的特征。

可选的，所述图像分割模型至少包括：输入层、编码网络、解码网络和输出层，其中，基于所述图像分割模型对所述图像进行分割，识别出所述图像中包含的至少一个目标对象包括：所述输入层获取到预存的不同对象的图像；所述编码网络使用所述不同对象的图像进行特征融合，得到融合后的特征图，并使用融合后的特征图对所述图像进行复原；所述解码网络对所述复原后的图像进行分析，得到所述图像的每个像素的类别概率；基于所述图像的每个像素的类别概率对所述图像进行分割；识别出分割后的所述图像所包含的每个目标对象的特征；所述输出层输出识别到的所述至少一个目标对象的特征。

可选的，基于训练得到的背景设计模型，获取所述目标对象的特征所对应的背景信息，包括：获取预存的背景训练样本，其中，所述背景训练样本包括如下至少之一：预存的设计图像、网络图像、个性化图像；基于所述图像中目标对象的特征，从所述背景训练样本中获取对应的背景信息。

可选的，在获取所述目标对象的特征所对应的背景信息的过程中，或在获取所述目标对象的特征所对应的背景信息之后，所述方法还包括：采集语音信息；从所述语音信息中识别出需要的素材请求；基于所述素材请求搜索得到素材信息；将所述素材信息加载至所述背景信息中。

可选的，在获取所述目标对象的特征所对应的背景信息之后，所述方法还包括：将识别到的目标对象与所述背景信息进行融合，生成新的图像信息；在所述拍摄界面中显示所述新的图像信息。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种获取图像的背景信息的方法，包括：在拍摄界面中显示镜头拍摄到的图像；显示所述图像中的目标对象，其中，通过训练得到的图像分割模型来识别所述图像中目标对象的特征；显示所述目标对象所对应的背景信息，其中，通过训练得到的背景设计模型来获取所述目标对象的特征所对应的背景信息；其中，所述图像分割模型和所述背景设计模型均为深度卷积神经网络模型。