[發(fā)明專利]一種語義分割信息指導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)圖像摳圖方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810724358.7
• 申請(qǐng)日: 2018-07-04
• 公開（公告）號(hào): CN109035253A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許會(huì);劉娟;陳捷;李文軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 長沙全度影像科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/10
• 分類號(hào): G06T7/10;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供了一種語義分割信息指導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)圖像摳圖方法，其特征在于，包括步驟：S1：采集待摳圖圖像數(shù)據(jù)集；S2：構(gòu)建用于自動(dòng)圖像摳圖的深度學(xué)習(xí)模型；S3：利用采集的數(shù)據(jù)集對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型；S4：對(duì)于待摳圖的圖像，直接將其輸入訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型，即可快速得到前景目標(biāo)圖像。本發(fā)明提出的摳圖算法可自動(dòng)提取前景目標(biāo)，免去了復(fù)雜的用戶交互操作，完全全自動(dòng)摳圖過程，操作簡單方便，摳圖時(shí)間短，摳圖精度高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其是涉及一種語義分割信息指導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)圖像摳圖方法。

背景技術(shù)

“摳圖”是圖像處理中最常用的操作之一，是指從靜態(tài)圖像或者連續(xù)的視頻序列中精確地將感興趣的前景對(duì)象從背景中分離出來的過程。在封面雜質(zhì)、影視動(dòng)畫制作、虛擬現(xiàn)實(shí)、插圖設(shè)計(jì)等領(lǐng)域有著廣泛而深入的應(yīng)用。

具體地，通過估計(jì)圖像中每個(gè)像素的顏色和透明度信息來從背景中提取前景對(duì)象。像素的透明度值被稱為α值，而所有像素透明度組成的圖像被稱為α掩碼圖。具體的關(guān)系如下：

I＝αF+(1-α)B

其中，I表示實(shí)際圖像中的顏色值，F(xiàn)表示前景顏色值，B表示背景顏色值，α稱為前景不透明度，取值范圍為[0,1]，其中前景區(qū)域的不透明度α＝1，背景區(qū)域的不透明度α＝0，而在未知區(qū)域即前景目標(biāo)和背景區(qū)域的過渡區(qū)域，α取(0,1)之間的值。所謂摳圖，就是在已知實(shí)際圖像I的情況下，求取前景F、背景B和不透明度α的過程。I、F、B均為三維向量，方程需要根據(jù)3個(gè)已知量求取其余7個(gè)未知量，因此是一個(gè)高度欠約束問題。

現(xiàn)有技術(shù)中，大多數(shù)摳圖算法都要求用戶通過交互的方式提供已知信息作為輸入。如要求用戶為每一幅圖像指定確定的前景區(qū)、確定的背景區(qū)和待計(jì)算的未知區(qū)域，這種具有三種不同標(biāo)記區(qū)域的三元圖稱為Trimap圖。或者要求用簡單的畫筆標(biāo)記出圖像中的一部分前景像素和背景像素，如GrabCut摳圖、簡易摳圖等。這兩種方式往往由于用戶交互復(fù)雜、圖像的先驗(yàn)假設(shè)過多、計(jì)算量大的缺陷，從而限制了應(yīng)用范圍，增加了使用難度，同時(shí)耗費(fèi)大量的人力與時(shí)間。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種語義分割信息指導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)圖像摳圖方法，包括步驟：

S1：采集待摳圖圖像數(shù)據(jù)集；

S2：構(gòu)建用于自動(dòng)圖像摳圖的深度學(xué)習(xí)模型；

S3：利用采集的數(shù)據(jù)集對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型；

S4：對(duì)于待摳圖的圖像，直接將其輸入訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型，即可快速得到前景目標(biāo)圖像。

優(yōu)選地，所述步驟S1中的所述數(shù)據(jù)集包括10000至30000張圖像大小為256×256的待摳圖圖像。

優(yōu)選地，所述深度學(xué)習(xí)模型包括語義分割子網(wǎng)絡(luò)、全連接條件隨機(jī)場子網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)圖像摳圖子網(wǎng)絡(luò)。

優(yōu)選地，所述自動(dòng)圖像摳圖子網(wǎng)絡(luò)包括步驟：

步驟一：將全連接條件隨機(jī)場子網(wǎng)絡(luò)輸出的分割圖像進(jìn)行二值化處理，并結(jié)合形態(tài)學(xué)操作得到三元圖；

步驟二：通過顏色和梯度等信息修正三元圖；

步驟三：基于三元圖和待摳圖圖像，采用經(jīng)典的貝葉斯摳圖算法即可得到前景目標(biāo)圖像。

附圖說明

圖1是本發(fā)明一種語義分割信息指導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)自動(dòng)圖像摳圖方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明用于自動(dòng)圖像摳圖的深度學(xué)習(xí)模型；

圖3是本發(fā)明獲取的三元圖示意圖。

具體實(shí)施方式