[發明專利]基于場景分割的圖像穿越處理方法、裝置及計算設備有效

申請號：	201710907126.0	申請日：	2017-09-29
公開（公告）號：	CN107622498B	公開（公告）日：	2021-06-04
發明（設計）人：	張蕊;顏水成;唐勝;程斌	申請（專利權）人：	北京奇虎科技有限公司
主分類號：	G06T7/12	分類號：	G06T7/12;G06T7/194
代理公司：	深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287	代理人：	胡海國
地址：	100088 北京市西城區新***	國省代碼：	北京;11
權利要求書：	查看更多	說明書：	查看更多
摘要：
搜索關鍵詞：	基于場景分割圖像穿越處理方法裝置計算設備
鉆瓜網技術展會專利詞庫專利權人專利榜在售專利公布日期熱門專利

【說明書】：

本發明公開了一種基于場景分割的圖像穿越處理方法、裝置、計算設備及計算機存儲介質，該方法包括：獲取待處理圖像和時間處理參數；將待處理圖像輸入至場景分割網絡中，得到與待處理圖像對應的場景分割結果；根據與待處理圖像對應的場景分割結果，確定特定對象的輪廓信息；依據特定對象的輪廓信息和所獲取的時間處理參數，添加時間處理效果，得到處理后的圖像。該技術方案能夠快速、準確地得到圖像對應的場景分割結果，基于場景分割結果能夠更為精準地對圖像中的人物、背景等添加時間處理效果，得到具有穿越效果的圖像。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于場景分割的圖像穿越處理方法、裝置、計算設備及計算機存儲介質。

背景技術

在現有技術中，圖像場景分割處理方法主要是基于深度學習中的全卷積神經網絡，這些處理方法利用遷移學習的思想，將在大規模分類數據集上經過預訓練得到的網絡遷移到圖像分割數據集上進行訓練，從而得到用于場景分割的分割網絡，然后利用該分割網絡對圖像進行場景分割。

現有技術中得到的分割網絡所使用的網絡架構直接利用了圖像分類網絡，其卷積層中卷積塊的大小是固定不變的，從而感受野的大小是固定不變的，其中，感受野是指輸出特征圖某個節點的響應對應的輸入圖像的區域，大小固定的感受野只適于捕捉固定大小和尺度的目標。然而對于圖像場景分割，場景中經常會包含不同大小的目標，利用具有大小固定的感受野的分割網絡在處理過大和過小的目標時常常會發生問題，例如，對于較小的目標，感受野會捕捉過多的目標周圍的背景，從而將目標與背景混淆，導致目標遺漏并被錯判為背景；對于較大的目標，感受野僅僅能捕捉目標的一部分，使得目標類別判斷出現偏差，導致不連續的分割結果。因此，現有技術中的圖像場景分割處理方式存在著圖像場景分割的準確率低下的問題，那么利用所得到的分割結果也無法很好地對圖像中的人物、背景等添加處理效果，所得到的處理后的圖像的顯示效果較差。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本發明以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于場景分割的圖像穿越處理方法、裝置、計算設備及計算機存儲介質。

根據本發明的一個方面，提供了一種基于場景分割的圖像穿越處理方法，該方法基于經過訓練的場景分割網絡而執行，該方法包括：

獲取待處理圖像和時間處理參數；其中，待處理圖像中包含有特定對象；

將待處理圖像輸入至場景分割網絡中，其中，在場景分割網絡中至少一層卷積層，利用尺度回歸層輸出的尺度系數對該卷積層的第一卷積塊進行縮放處理，得到第二卷積塊，而后利用第二卷積塊進行該卷積層的卷積運算，獲得該卷積層的輸出結果；尺度回歸層為場景分割網絡的中間卷積層；

得到與待處理圖像對應的場景分割結果；

根據與待處理圖像對應的場景分割結果，確定特定對象的輪廓信息；

依據特定對象的輪廓信息和所獲取的時間處理參數，添加時間處理效果，得到處理后的圖像。

進一步地，利用第二卷積塊進行該卷積層的卷積運算，獲得該卷積層的輸出結果進一步包括：

利用線性插值方法，從第二卷積塊中采樣得到特征向量，組成第三卷積塊；

依據第三卷積塊與該卷積層的卷積核進行卷積運算，獲得該卷積層的輸出結果。

進一步地，場景分割網絡訓練所用的樣本包含：樣本庫存儲的多個樣本圖像以及與樣本圖像對應的標注場景分割結果。