[发明专利]图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，包括：

获取待处理图像；

对所述待处理图像进行图像语义分割得到语义分割图像；所述语义分割图像包括经过语义分割出的目标区域和非目标区域；

对所述待处理图像进行姿态识别，得到识别出骨架区域的姿态识别图像；

将所述语义分割图像的目标区域和非目标区域与所述姿态识别图像的骨架区域进行融合，得到划分出前景区域、背景区域和待识别区域的三分图；

根据所述待处理图像和所述三分图，生成用于对所述待处理图像进行图像分离的透明度遮罩图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行语义分割得到语义分割图像，包括：

将所述待处理图像输入图像语义分割模型；

通过所述图像语义分割模型输出语义类别概率分布矩阵；

根据所述语义类别概率分布矩阵生成语义分割图像；

其中，所述语义分割图像中的像素点具有表示所属语义类别的像素值、且与所述待处理图像中的像素点对应；所述目标区域的像素点属于目标语义类别；所述非目标区域的像素点不属于所述目标语义类别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行姿态识别，得到识别出骨架区域的姿态识别图像，包括：

将所述待处理图像输入姿态识别模型；

通过所述姿态识别模型的隐层，确定所述待处理图像中目标的骨架关键点；

通过所述姿态识别模型输出识别出骨架区域的姿态识别图像；所述骨架区域根据所述骨架关键点预测得到。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述姿态识别模型的隐层，确定所述待处理图像中目标的骨架关键点，包括：

通过所述姿态识别模型的第一隐层，划分出所述待处理图像中目标所在的图像区域；

通过所述姿态识别模型的第二隐层，在所述图像区域中确定骨架关键点。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述姿态识别模型的隐层，确定所述待处理图像中目标的骨架关键点，包括：

通过所述姿态识别模型的第一隐层，确定所述待处理图像中骨架关键点；

通过所述姿态识别模型的第二隐层，对所述骨架关键点按所述目标进行聚类，得到各目标对应的骨架关键点；

其中，一个所述骨架区域根据一个目标对应的骨架关键点预测得到。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述语义分割图像的目标区域和非目标区域与所述姿态识别图像的骨架区域进行融合，得到划分出前景区域、背景区域和待识别区域的三分图，包括：

在所述语义分割图像中，扩展所述目标区域与所述非目标区域的区域边界；

将所述语义分割图像中扩展后剩余的非目标区域作为背景区域，并将所述语义分割图像中与所述姿态识别图像的骨架区域相应的区域作为前景区域，得到划分出前景区域、背景区域和待识别区域的三分图；

其中，所述三分图的待识别区域，为所述语义分割图像中排除所述背景区域和所述前景区域后剩余的区域。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述语义分割图像中，扩展所述目标区域与所述非目标区域的区域边界，包括：

对所述目标区域与所述非目标区域进行边缘检测，得到所述目标区域与所述非目标区域的区域边界；

在所述语义分割图像中以所述区域边界为中心，向两侧扩展所述区域边界。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理图像和所述三分图，生成用于对所述待处理图像进行图像分离的透明度遮罩图像包括：

根据所述三分图对所述待处理图像中待识别区域的目标像素点进行全局采样，为各所述目标像素点选取相匹配的前景像素点和背景像素点；

融合各所述目标像素点相匹配的前景像素点和背景像素点，得到各所述目标像素点相应的透明度；

根据所述三分图中各像素点相应的透明度，生成用于对所述待处理图像进行图像分离的透明度遮罩图像。