[发明专利]一种图像分割方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：

获得目标物体在场景中的彩色图像和深度图像；

从所述深度图像中确定所述目标物体对应的最小外接矩形；

利用所述深度图像和所述彩色图像之间各像素点的映射关系，从所述彩色图像获得所述最小外接矩形对应的彩色目标图像；

利用图像分割模型对所述彩色目标图像进行分割，获得分割后图像；所述图像分割模型，包括：深度可分离卷积结构，反向残差与线性瓶颈卷积结构，以及Xception网络的残差结构。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用图像分割模型对所述彩色目标图像进行分割之前，所述方法还包括：

确定所述图像分割模型允许分割的图像的尺寸和长宽比；

根据所述长宽比对所述彩色目标图像进行裁剪，获得裁剪后的图像；

根据所述尺寸将所述裁剪后的图像进行缩小处理，得到缩小后的图像；

所述利用图像分割模型对所述彩色目标图像进行分割，具体包括：

利用图像分割模型对所述缩小后的图像进行分割。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述尺寸将所述裁剪后的图像进行缩小处理，得到缩小后的图像之后，所述方法还包括：

对所述缩小后的图像进行归一化处理，获得归一化后的图像；

所述利用图像分割模型对所述缩小后的图像进行分割，具体包括：

利用图像分割模型对所述归一化后的图像进行分割。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获得分割后图像之后，所述方法还包括：

将所述分割后图像扩展至与所述彩色图像的尺寸一致，根据扩展后的图像获得前景和背景。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述深度图像中确定所述目标物体对应的最小外接矩形，具体包括：

通过面部检测方法确定所述深度图像中所述目标物体的面部位置；

根据所述面部位置采用区域生长方法生长出所述目标物体的深度区域块；

获取所述深度区域块的最小外接矩形。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述利用图像分割模型对所述彩色目标图像进行分割之前，所述方法还包括：

获得第一物体在第一场景中的彩色训练图像和深度训练图像；

从所述深度训练图像中确定所述第一物体对应的第一最小外接矩形；

从所述彩色训练图像获得所述第一最小外接矩形对应的彩色目标训练图像；

利用所述彩色目标训练图像得到训练集；

利用所述训练集和优化函数对待训练模型进行训练，得到所述图像分割模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述优化函数包括：均方根传播优化函数和随机梯度下降优化函数；所述利用所述训练集和优化函数对待训练模型进行训练，具体包括：

利用所述训练集和所述均方根传播优化函数对所述待训练模型进行训练；

判断当前的交集并集比是否小于预设第一阈值，如果是，则利用所述训练集和所述随机梯度下降优化函数对所述待训练模型进行训练；

判断当前的交集并集比是否小于预设第二阈值，如果是，则结束训练。

8.一种图像分割装置，其特征在于，包括：

图像第一获取模块，用于获得目标物体在场景中的彩色图像和深度图像；

矩形第一确定模块，用于从所述深度图像中确定所述目标物体对应的最小外接矩形；

图像第二获取模块，用于利用所述深度图像和所述彩色图像之间各像素点的映射关系，从所述彩色图像获得所述最小外接矩形对应的彩色目标图像；

图像分割模块，用于利用图像分割模型对所述彩色目标图像进行分割，获得分割后图像；所述图像分割模型，包括：深度可分离卷积结构，反向残差与线性瓶颈卷积结构，以及Xception网络的残差结构。