[发明专利]基于多图像元素的图像智能合成方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于多图像元素的图像智能合成方法及装置，该方法包括：对获取到的第一及第二图像元素集合进行特征向量拼接，并根据所有拼接后图像元素的特征向量，训练待训练图像合成模型，得到训练后图像合成模型，并判断训练后图像合成模型是否收敛；若是，则将训练后图像合成模型确定为目标图像合成模型。可见，实施本发明能够训练出应用于图像合成的模型，并通过该模型合成出与图像元素素材相匹配的合成图像，无需人工对图像元素进行抠图及合成，可以有效解决图像元素间尺寸不匹配或存在色差等问题，进而可以提高图像元素间的合成匹配度，从而可以提高图像合成的可靠性及准确性，使得合成图像能够与真实商品的试用效果相符合。

技术领域

本发明涉及图像合成技术领域，尤其涉及一种基于多图像元素的图像智能合成方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，网上购物变得越来越火热。在网上购物的过程中，许多用户会通过浏览商家所提供的相关商品图像（如模特的穿戴服饰效果图）来对商品的试用效果进行参考，从而购买合适自身使用效果的商品。

当前，相关的商品试用效果图像除了来自真实的商品试用对象的参照效果图以外，还可以通过对商品试用对象的图像元素以及被试用商品的图像元素进行人工合成，如采用修图应用程序对上述图像元素进行抠图及合成，然而，这种传统的图像合成方式，往往会因为图像元素之间尺寸不匹配或者存在色差等问题，导致图像元素之间合成匹配度低，从而使得合成出来的图像难以符合真实的试用效果，购买者也难以依据合成的图像购买到合适的商品。可见，提供一种能够提高图像元素合成匹配度的图像合成方法尤为重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于多图像元素的图像智能合成的方法及装置，可以有效解决图像元素间尺寸不匹配或存在色差等问题，进而可以提高图像元素间的合成匹配度，从而可以提高图像合成的可靠性及准确性，使得合成图像能够与真实商品的试用效果相符合。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于多图像元素的图像智能合成方法，所述方法包括：

获取用于训练的训练图像元素集合；所述训练图像元素集合包括第一图像元素集合以及第二图像元素集合，所述第一图像元素集合以及所述第二图像元素集合均为对对应的训练图像集合进行图像元素提取操作得到的；

对所述第一图像元素集合以及所述第二图像元素集合执行特征向量拼接操作，得到多个拼接后图像元素的特征向量；每个所述拼接后图像元素的特征向量表示对对应的第一图像元素与对应的第二图像元素进行特征向量拼接后所得到的特征向量；

根据所有所述拼接后图像元素的特征向量，对预设的待训练图像合成模型进行训练，得到训练后图像合成模型，并判断所述训练后图像合成模型是否收敛；

当判断出所述训练后图像合成模型收敛时，将所述训练后图像合成模型确定为目标图像合成模型；所述目标图像合成模型用于对待合成的图像元素素材进行合成，以得到与所述图像元素素材相匹配的合成图像。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述对所述第一图像元素集合以及所述第二图像元素集合执行特征向量拼接操作，得到多个拼接后图像元素的特征向量之前，所述方法还包括：

根据预设图像处理参数，分别对所述第一图像元素集合以及所述第二图像元素集合进行图像处理，得到处理后第一图像元素集合以及处理后第二图像元素集合；所述图像处理参数包括图像处理尺寸和/或图像处理分辨率；

其中，所述对所述第一图像元素集合以及所述第二图像元素集合执行特征向量拼接操作，得到多个拼接后图像元素的特征向量，包括：

根据预设第一卷积处理参数，分别对所述处理后第一图像元素集合以及所述处理后第二图像元素集合进行维度变换，得到所有处理后第一图像元素的特征向量以及所有处理后第二图像元素的特征向量；所述第一卷积处理参数包括卷积尺寸参数、卷积步长参数以及第一卷积通道数目参数中的至少一种；