[发明专利]一种图像背景替换方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种图像背景替换方法，应用于金融科技领域或其它领域，包括：获取第一图像中每个像素点的前景预测概率；选取前景预测概率接近特征值的点作为不确定点；将不确定点的不同尺度的特征图进行融合，得到边界清晰的前景图和α遮罩；使用待替换的背景图像与前景图和α遮罩进行合成，得到新背景下的第二图像。本公开的方法在前景与背景分割中，将前景与背景之间的边缘部分进行边缘轮廓处理，将更多的细节保留，得到了分割精度更高的背景替换图像。本公开还提供了一种图像背景替换系统、电子设备、计算机可读存储介质和程序产品。

技术领域

本公开涉及金融科技领域技术领域，具体涉及一种图像背景替换方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

在疫情防控的需求下，银行的远程视频坐席客服成为银行重要的业务。而传统的视频坐席客服只是简单的视频通话，当用户考虑到个人隐私不方便客服看到自己背景的情况下，这种服务就很难满足用户需要。因此对用户的视频进行背景替换是银行视频客服服务需要做出的改善，而人像分割算法就能够实现这一功能。

在目前的人像分割算法中，往往存在分割精度不高，细节处理不好等问题。人像分割出来的效果只是一个轮廓，人像边缘处的细节很容易被过度分割或分割不足。因此考虑使用改进的background-matting算法实现人像分割，并将分割出来的人像放在新的背景下达到背景替换的目的。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对上述问题，本公开提供了一种图像背景替换方法、系统、电子设备及存储介质，用于至少部分解决传统图像背景替换中边缘分割精度不高，细节处理不好等技术问题。

(二)技术方案

本公开一方面提供了一种图像背景替换方法，包括：获取第一图像中每个像素点的前景预测概率；选取前景预测概率接近特征值的点作为不确定点；将不确定点的不同尺度的特征图进行融合，得到边界清晰的前景图和α遮罩；使用待替换的背景图像与前景图和α遮罩进行合成，得到新背景下的第二图像。

进一步地，获取第一图像中每个像素点的前景预测概率包括：获取第一图像；将第一图像输入卷积神经网络得到该图像的特征图；将特征图输入金字塔池化模块，以获得每个像素点的前景预测概率。

进一步地，将特征图输入金字塔池化模块包括：构建多层的特征金字塔，将特征图输入各层金字塔进行不同尺度的池化；进行上采样、全连接层、激活函数处理后，得到每个像素点的前景预测概率。

进一步地，选取前景预测概率接近特征值的点作为不确定点还包括：反卷积处理，得到粗糙分割的特征图。

进一步地，选取前景预测概率接近特征值的点作为不确定点包括：采用双线性插值对粗糙分割的特征图的边界进行上采样；获取边界的像素点的前景预测概率；选择概率接近特征值的点作为不确定点。

进一步地，前景预测概率来于抠图算法的公式：

I＝αF+(1-α)B

其中I为图像，F为I的前景，α为像素的前景预测概率，B为I的背景。

进一步地，选取前景预测概率接近特征值的点作为不确定点中特征值为0.5。

进一步地，将不确定点的不同尺度的特征图进行融合，得到边界清晰的前景图和α遮罩包括：将特征图输入各层金字塔进行不同尺度的池化，得到不同尺度的特征图；将不确定点的不同尺度的特征图进行融合，得到边界清晰的特征图。

进一步地，将不确定点的不同尺度的特征图进行融合还包括：解码，分别得到边界清晰的前景图和α遮罩。