[发明专利]图像预处理方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了图像预处理方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取人脸的RGBD图像，其中，RGBD图像包括RGB图像和深度图像；从RGB图像中提取RGB脸部和头发掩膜；从深度图像中提取深度脸部和头发掩膜；基于RGB脸部和头发掩膜对RGB图像进行过滤，得到RGB脸部区域和RGB头发区域，以及基于深度脸部和头发掩膜对深度图像进行过滤，得到深度脸部区域和深度头发区域。该实施方式通过脸部和头发掩膜对人脸的RGBD图像进过滤，能够实现脸部区域和头发区域的像素级分割，从而针对性地去除RGBD图像中的背景。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域，尤其涉及图像预处理方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

通常，深度相机采集到的人脸的RGBD图像可以用于人脸三维重建。由于人脸表情会变化，人脸三维重建相比场景三维重建难度更大。为了得到较好的重建结果，需要对人脸的RGBD图像进行预处理。目前，常用的人脸的RGBD图像的预处理方式与场景的RGBD图像的预处理方式相同，均是利用传统形态学方法进行预处理。通过形态学处理和算法策略填补空洞，去除离群点。

发明内容

本申请实施例提出了图像预处理方法、装置、设备以及存储介质。

第一方面，本申请实施例提出了一种图像预处理方法，包括：获取人脸的RGBD图像，其中，RGBD图像包括RGB图像和深度图像；从RGB图像中提取RGB脸部和头发掩膜；从深度图像中提取深度脸部和头发掩膜；基于RGB脸部和头发掩膜对RGB图像进行过滤，得到RGB脸部区域和RGB头发区域，以及基于深度脸部和头发掩膜对深度图像进行过滤，得到深度脸部区域和深度头发区域。

第二方面，本申请实施例提出了一种图像预处理装置，包括：获取模块，被配置成获取人脸的RGBD图像，其中，RGBD图像包括RGB图像和深度图像；第一提取模块，被配置成从RGB图像中提取RGB脸部和头发掩膜；第二提取模块，被配置成从深度图像中提取深度脸部和头发掩膜；第一过滤模块，被配置成基于RGB脸部和头发掩膜对RGB图像进行过滤，得到RGB脸部区域和RGB头发区域，以及基于深度脸部和头发掩膜对深度图像进行过滤，得到深度脸部区域和深度头发区域。

第三方面，本申请实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本申请实施例提供的图像预处理方法、装置、设备以及存储介质，首先从人脸的RGBD图像包括的RGB图像中提取RGB脸部和头发掩膜，以及从人脸的RGBD图像包括的深度图像中提取深度脸部和头发掩膜；然后基于RGB脸部和头发掩膜对RGB图像进行过滤，以及基于深度脸部和头发掩膜对深度图像进行过滤。通过脸部和头发掩膜对人脸的RGBD图像进过滤，能够实现脸部区域和头发区域的像素级分割，从而针对性地去除RGBD图像中的背景。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构；

图2是根据本申请的图像预处理方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的图像预处理方法的又一个实施例的流程图；