[发明专利]抠图方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201811645994.7 申请日: 2018-12-29
公开(公告)号: CN111383232A 公开(公告)日: 2020-07-07
发明(设计)人: 徐鹏;王树鹏 申请(专利权)人: TCL集团股份有限公司
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/194;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 代理人: 张全文
地址: 516006 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 方法 装置 终端设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种抠图方法,其特征在于,包括:

获取待处理图像;

根据预训练的语义分割网络和所述待处理图像,生成所述待处理图像的mask图像;

根据所述mask图像,生成所述待处理图像的三元图;

根据所述三元图和所述待处理图像,通过预训练的全卷积神经网络生成所述待处理图像的蒙板;

根据所述蒙板,抠取所述待处理图像中的目标对象。

2.根据权利要求1所述的抠图方法,其特征在于,当所述待处理图像为包含人像的图像时,所述根据预训练的语义分割网络和所述待处理图像,生成所述待处理图像的mask图像,包括:

通过预训练的第一语义分割网络分割所述待处理图像,得到第一分割结果;

通过预训练的第二语义分割网络分割所述待处理图像,得到第二分割结果;

计算所述第一分割结果和所述第二分割结果的并集,将所述并集作为所述待处理图像的人像mask图像;

其中,所述语义分割网络包括所述第一语义分割网络和所述第二语义分割网络,所述第一语义分割网络为用于对图像中的人体区域进行分割的网络,所述第二语义分割网络为用于对图像中的服饰区域进行分割的网络。

3.根据权利要求1所述的抠图方法,其特征在于,当所述待处理图像为包含人像的图像时,所述根据预训练的语义分割网络和所述待处理图像,生成所述待处理图像的mask图像,包括:

通过预训练的所述语义分割网络分割所述待处理图像,得到第三分割结果,将所述第三分割结果作为所述待处理图像的人像mask图像;

其中,所述语义分割网络为用于对图像中的人体区域进行分割的网络。

4.根据权利要求2或3所述的抠图方法,其特征在于,所述根据所述mask图像,生成所述待处理图像的三元图,包括:

计算所述人像mask图像中人像区域的第一面积;

根据预建立的面积与参数间的对应关系,获取与所述第一面积对应的第一腐蚀膨胀参数;其中,所述第一腐蚀膨胀参数与所述第一面积的大小正相关;

根据所述第一腐蚀膨胀参数,对所述人像mask图像进行腐蚀膨胀操作,得到所述待处理图像的三元图。

5.根据权利要求2或3所述的抠图方法,其特征在于,所述根据所述mask图像,生成所述待处理图像的三元图,包括:

计算所述人像mask图像中人像区域的第二面积;

根据预建立的面积与参数间的对应关系,获取与所述第二面积对应的第二腐蚀膨胀参数;其中,所述第二腐蚀膨胀参数与所述第二面积的大小正相关;

计算所述人像区域的头部区域的第三面积和非头部区域的第四面积;

根据预建立的头部区域面积与参数间的对应关系以及预建立的非头部区域面积与参数间的对应关系,分别获取与所述第三面积对应的第三腐蚀膨胀参数以及与所述第四面积对应的第四腐蚀膨胀参数;其中,所述第三腐蚀膨胀参数大于所述第四腐蚀膨胀参数;

根据所述第二腐蚀膨胀参数、第三腐蚀膨胀参数和所述第四腐蚀膨胀参数,对所述人像mask图像进行腐蚀膨胀操作,得到所述待处理图像的三元图。

6.根据权利要求5所述的抠图方法,其特征在于,在所述获取待处理图像之前,还包括:

构建所述全卷积神经网络;

获取训练样本数据集;

根据所述训练样本数据对所述全卷积神经网络进行训练。

7.根据权利要求6所述的抠图方法,其特征在于,所述获取训练样本数据集,包括:

获取训练样本图像对应的训练蒙板;

在对所述训练蒙板进行人工修正之后,获取修正后训练蒙板;

将所述修正后训练蒙板和对应的所述训练样本图像的前景图像进行合成,得到所述训练样本数据集。

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