[发明专利]基于TOF相机的头发分割方法

权利要求书

1.一种基于TOF相机的头发分割方法，其特征在于包括：

步骤一，基于头发彩色图及其掩膜的数据集，建立深度学习网络；

步骤二，利用TOF相机得到深度图，并获取对应的方差图；

步骤三，对深度学习得到的初步头发掩膜进行优化，利用像素点之间的距离信息、颜色信息以及方差信息，结合Dense CRF模型对初步头发掩膜进行优化，得到优化后的头发掩膜：

其中，x为输入图像的像素点的标签，ψ_u(x_i)为一阶映射函数；

ψ_p(x_i，x_j)为像素之间的相互联系映射；

在ψ_p(x_i，x_j)中，μ(x_i，x_j)为μ(x_i，x_j)＝[x_i≠x_j]；k(f_i，f_j)为关系函数，第一项为像素位置、像素颜色值、像素方差值之间的关系；第二项为平滑函数，主要依赖于像素位置之间的关系；

步骤四，利用方差图对优化后的头发掩膜做再次优化，得到最终的精确头发掩膜；对步骤三中得到的头发掩膜进行逐个像素点遍历；如果当前像素点确定为非掩膜区域，对当前像素点以及周围区域进行基于颜色和方差的优化确认；如果周围有半数以上的像素点与中心像素点的颜色和方差相差不大，以及他们都确认为是掩膜部分，则把测试的像素点更改为掩膜部分。

2.根据权利要求1所述的基于TOF相机的头发分割方法，其特征在于：步骤一中，对数据集中的头发加入噪声、改变亮度饱和度，得到训练数据；然后构建编码-解码的深度学习网络，结合图像的梯度信息，训练拟合，最终得到较为精确的头发分割结果。

3.根据权利要求1所述的基于TOF相机的头发分割方法，其特征在于：步骤二中，对于每一个像素点，以其为中心的小块设置一个阈值，对于小块中像素点与中心像素点的差值在阈值范围以内的像素点求取方差，最终得到方差图。