[發(fā)明專利]一種圖像處理方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811339830.1
• 申請日: 2018-11-12
• 公開（公告）號: CN111179276A
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發(fā)明（設計）人: 張陽
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/194;G06T7/90
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 張一軍;郭晗

本發(fā)明公開了一種圖像處理方法和裝置，涉及計算機技術領域。該方法的一具體實施方式包括：對待處理圖像進行前景預測，得到第一掩碼圖；利用圖像分割算法對所述第一掩碼圖進行處理，得到第二掩碼圖；對所述第二掩碼圖中選定區(qū)域的像素標量值進行修正，以生成所述待處理圖像的掩碼圖像。該實施方式能夠在優(yōu)化時間復雜度的情況下提高對細節(jié)的處理精度，并提高初始區(qū)域標記的準確度，進而提高圖像分割的準確度，且對于各種干凈程度的背景下的圖像處理均可以適用。

技術領域

本發(fā)明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法和裝置。

背景技術

隨著技術發(fā)展，通過圖像處理技術可以實現(xiàn)將前景從圖像中提取出來以與背景分割開，以及進行背景替換等后續(xù)的處理。以人像處理為例，現(xiàn)有方案包括如下幾種：一是通過輪廓檢測技術在原圖中尋找人像輪廓，此方案在圖像分割時為了保證時間復雜度高而沒有描述對于頭發(fā)等細節(jié)區(qū)域的處理方式，此外其應用范圍受限于背景的干凈程度(如背景沒有明顯紋理的情況)。二是初始步驟是根據(jù)人臉檢測得到下巴的位置，然后通過下巴的位置去標記人體區(qū)域，此方案對人體區(qū)域的標記不夠直接且精度不夠高，會直接影響到下一步圖像分割的準確度。三是初始步驟的標記需要依靠人臉檢測，由于人臉檢測實際上只能得到人臉輪廓或者人臉框，因而很難準確的得到人體區(qū)域的掩碼圖，另外采用了一種基于直方圖的分割方案，分割準確度不高。

在實現(xiàn)本發(fā)明過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術中至少存在如下問題：

對細節(jié)的處理精度差，初始標記以及圖像分割的準確度低，且應用范圍受限于背景的干凈程度(如背景紋理特征的顯著度等)。

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種圖像處理方法和裝置，能夠在優(yōu)化時間復雜度的情況下提高對細節(jié)的處理精度，并提高初始區(qū)域標記的準確度，進而提高圖像分割的準確度，且對于各種干凈程度的背景下的圖像處理均可以適用。

為實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種圖像處理方法。

一種圖像處理方法，包括：對待處理圖像進行前景預測，得到第一掩碼圖；利用圖像分割算法對所述第一掩碼圖進行處理，得到第二掩碼圖；對所述第二掩碼圖中選定區(qū)域的像素標量值進行修正，以生成所述待處理圖像的掩碼圖像。

可選地，通過深度學習模型對所述待處理圖像進行前景預測，以得到所述第一掩碼圖。

可選地，對所述第二掩碼圖中選定區(qū)域的像素標量值進行修正的步驟之前，包括：在所述第二掩碼圖中，將前景像素與前景邊界的距離與第一距離閾值比較，以及將背景像素與所述前景邊界的距離與第二距離閾值比較，以篩選出屬于前景和背景交錯區(qū)域的像素；將篩選出的像素所屬的區(qū)域劃分為所述選定區(qū)域。

可選地，對所述第二掩碼圖中選定區(qū)域的像素標量值進行修正的步驟，包括：對于所述選定區(qū)域內的每一個像素，根據(jù)該像素的最近前景采樣點的鄰域像素的顏色統(tǒng)計信息，得到該像素對應的顏色統(tǒng)計信息；根據(jù)所述最近前景采樣點的顏色向量與所述最近前景采樣點對應的默認背景顏色向量，得到第一顏色差向量；根據(jù)該像素的顏色向量與所述最近前景采樣點對應的默認背景顏色向量，得到第二顏色差向量；根據(jù)該像素對應的顏色統(tǒng)計信息、所述第一顏色差向量、所述第二顏色差向量，對該像素的標量值進行修正。

可選地，根據(jù)該像素的最近前景采樣點的鄰域像素的顏色統(tǒng)計信息，得到該像素對應的顏色統(tǒng)計信息的步驟，包括：對該像素的最近前景采樣點的每一鄰域像素，根據(jù)該鄰域像素的顏色向量與該鄰域像素的最近背景采樣點的顏色期望值，得到該鄰域像素對應的顏色差向量；對該像素的最近前景采樣點的所有鄰域像素對應的顏色差向量進行聚類分析，得到該像素的最近前景采樣點的鄰域像素的分類；根據(jù)各鄰域像素對應的顏色差向量，計算每一分類內鄰域像素的的顏色統(tǒng)計信息；根據(jù)與該像素的顏色向量最接近的分類內鄰域像素的顏色統(tǒng)計信息，得到該像素對應的顏色統(tǒng)計信息。