[发明专利]全自动人像蒙版抠图方法及系统有效
申请号: | 201911031012.X | 申请日: | 2019-10-28 |
公开(公告)号: | CN111223106B | 公开(公告)日: | 2022-08-09 |
发明(设计)人: | 张丽民;林杰兴 | 申请(专利权)人: | 稿定(厦门)科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 厦门创象知识产权代理有限公司 35232 | 代理人: | 尤怀成 |
地址: | 361000 福建省厦门市思*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 全自动 人像 蒙版抠图 方法 系统 | ||
本发明提出了一种全自动人像蒙版抠图方法,其中该方法包括:构建三阶段神经网络模型并进行训练,其中,所述三阶段神经网络模型包括Trimap网络、Matting网络和融合模块;将原始图像输入到训练好的三阶段神经网络模型,以通过所述Trimap网络进行前向传播,输出Trimap图像;将所述原始图像和所述Trimap图像联合输入到所述Matting网络进行前向传播,以输出待处理蒙版图像;将所述Trimap图像和所述待处理蒙版图像联合输入到所述融合模块进行融合,以输出最终蒙版图像;对所述原始图像和所述最终蒙版图像进行融合,以输出抠图结果。由此,无需任何交互,通过构建三阶段神经网络模型即可实现全自动的发丝级人像蒙版抠取,使得用户无需掌握丰富的抠图知识即可完成精确抠图。
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,特别涉及一种全自动人像蒙版抠图方法、一种全自动人像蒙版抠图系统、以及一种计算机可读存储介质和计算机设备。
背景技术
相关技术中,对于人像图片的抠图方法通常有两种,一种是传统的人像抠图算法,需要用户手动反复涂抹,特别是在人体边缘和头发的处理上需要耗费大量时间和精力才能保障抠图质量,导致交互过程费时费力;另一种是基于深度神经网络的人像抠图算法,该算法需要完整且准确的trimap图作为输入,而在实际处理的过程中,用户输入的图片一般都不是完整且准确的trimap图,因此,这个严格的trimap图输入要求导致了该类算法对交互准确率要求极高。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此,本发明的一个目的在于提出一种全自动人像蒙版抠图方法,无需任何交互,通过构建三阶段神经网络模型即可实现全自动的发丝级人像蒙版抠取,使得用户无需掌握丰富的抠图知识即可完成精确抠图。
本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
为达到上述目的,本发明第一方面实施例提出了一种全自动人像蒙版抠图方法,包括以下步骤:构建三阶段神经网络模型并进行训练,其中,所述三阶段神经网络模型包括Trimap网络、Matting网络和融合模块;将原始图像输入到训练好的三阶段神经网络模型,以通过所述Trimap网络进行前向传播,输出Trimap图像;将所述原始图像和所述Trimap图像联合输入到所述Matting网络进行前向传播,以输出待处理蒙版图像;将所述Trimap图像和所述待处理蒙版图像联合输入到所述融合模块进行融合,以输出最终蒙版图像;对所述原始图像和所述最终蒙版图像进行融合,以输出抠图结果。
根据本发明实施例的全自动人像蒙版抠图方法,首先构建三阶段神经网络模型并进行训练,其中,三阶段神经网络模型包括Trimap网络、Matting网络和融合模块;接着将原始图像输入到训练好的三阶段神经网络模型,以通过Trimap网络进行前向传播,输出Trimap图像;然后将原始图像和Trimap图像联合输入到Matting网络进行前向传播,以输出待处理蒙版图像;接着将Trimap图像和待处理蒙版图像联合输入到融合模块进行融合,以输出最终蒙版图像;最后对原始图像和最终蒙版图像进行融合,以输出抠图结果;从而无需任何交互,通过构建三阶段神经网络模型即可实现全自动的发丝级人像蒙版抠取,使得用户无需掌握丰富的抠图知识即可完成精确抠图。
另外,根据本发明上述实施例提出的全自动人像蒙版抠图方法还可以具有如下附加的技术特征:
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