[發(fā)明專利]一種基于圖像語義分割的虛擬頭發(fā)染色方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910174064.6
• 申請日: 2019-03-08
• 公開（公告）號: CN109903257A
• 公開（公告）日: 2019-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 安平;楊夢雅;劉云;余佳東;尤志翔
• 申請（專利權(quán)）人: 上海大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T7/11;G06T7/90;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 上海恒慧知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 31317
• 代理人: 徐紅銀

1.一種基于圖像語義分割的虛擬頭發(fā)染色方法，其特征在于，包括：

S11：對收集的數(shù)據(jù)集進行頭發(fā)標注，獲得多發(fā)型多狀態(tài)下的頭發(fā)標注樣本；將頭發(fā)標注樣本代入預(yù)先建立的數(shù)據(jù)增強算法，得到數(shù)據(jù)增強后的數(shù)據(jù)集；

S12：基于圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練S11得到的所述數(shù)據(jù)集，得到深度學(xué)習(xí)模型；通過所述深度學(xué)習(xí)模型識別輸入圖像的頭發(fā)區(qū)域，進行語義分割；

S13：對圖像的頭發(fā)區(qū)域進行歸一化處理，得到歸一化后的圖像；將歸一化后的圖像進行顏色通道分離，完成頭發(fā)染色，得到頭發(fā)染色后的染色圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像語義分割的虛擬頭發(fā)染色方法，其特征在于，所述S11具體包括：

S111：收集多張包含頭發(fā)的人像圖像，歸類為多種發(fā)型類別，每種發(fā)型多張圖片，設(shè)置人像圖像為統(tǒng)一大小，并對人像圖像進行摳圖得到頭發(fā)的二值區(qū)域掩膜；

S112：采用預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)增強算法，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集隨機進行變換以完成圖像增強操作擴充數(shù)據(jù)樣例。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像語義分割的虛擬頭發(fā)染色方法，其特征在于，所述S12具體包括：

S121：使用基于U-net網(wǎng)絡(luò)的圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所述步驟S11得到的數(shù)據(jù)集，調(diào)整初始化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值閾值，得到梯度下降穩(wěn)定、損失函數(shù)降到預(yù)期值、擬合度達到要求的深度學(xué)習(xí)模型；

S122：通過所述深度學(xué)習(xí)模型提取輸入圖像的特征，識別輸入圖像的頭發(fā)區(qū)域，并進行語義分割，得到分割后的頭發(fā)區(qū)域的掩膜圖；將掩膜轉(zhuǎn)為二值化圖像，變換規(guī)則：若該點像素值小于0.5則該點像素值為1，若該點像素值大于1則該點像素值為0。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于圖像語義分割的虛擬頭發(fā)染色方法，其特征在于，所述S121中的U-net網(wǎng)絡(luò)還包括：

增加網(wǎng)絡(luò)提取圖像頭發(fā)特征的語義信息，將輸入通道改為三通道，分別對應(yīng)輸入圖像的不同顏色通道，使輸入信息增加，更利于頭發(fā)特征的提取；

增加上采樣卷積層，提高網(wǎng)絡(luò)通過頭發(fā)特征還原圖像掩膜的能力，增加卷積殘差長度；

在U-net網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上添加密集連接，由此緩解梯度消失問題，且加強特征復(fù)用，提升網(wǎng)絡(luò)性能從而提高頭發(fā)分割的準確率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像語義分割的虛擬頭發(fā)染色方法，其特征在于，所述S13具體為：對頭發(fā)區(qū)域圖像進行歸一化處理，得到歸一化后的圖像；將歸一化后的圖像進行HSV空間域下的顏色通道分離，完成頭發(fā)染色，得到頭發(fā)染色后的染色圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像語義分割的虛擬頭發(fā)染色方法，其特征在于，所述S13具體包括：

S131：將分割出來的頭發(fā)區(qū)域的二值化掩膜圖與原圖進行對應(yīng)像素與運算，得到原圖中的頭發(fā)區(qū)域；對頭發(fā)區(qū)域圖像進行標準的處理變換，使(0，255)之間的值變換為(0，1)之間的像素值；

S132：輸入圖像采用RGB顏色空間，利用HSV和RGB顏色空間上的轉(zhuǎn)化公式，得到在HSV顏色空間域下的頭發(fā)區(qū)域圖像；

v＝max

上式中，(r，g，b)為一個顏色的紅、綠和藍坐標，它們的值為0到1之間的實數(shù)，max為r、g和b中的最大者，min為這些值中的最小者，在HSV空間的(h，s，v)值中，h為角度的色相角，s為飽和度，v為亮度；

S133：在HSV空間域下，保留HSV顏色空間域下的頭發(fā)圖像的V亮度，將染發(fā)的目標顏色變換到HSV空間域，取目標顏色的的H色相角，S飽和度重新組成新的HSV，最終得到染色后的在HSV顏色空間域下的頭發(fā)圖像，然后通過HSV和RGB的轉(zhuǎn)換公式，得到RGB顏色空間域下的初步染色圖像；

p＝v×(1-s)

q＝v×(1-f-s)

t＝v×(1-(1-f)×s)

對于每個顏色向量(r，g，b)，

S134：初步染色圖像與背景進行匹配，得到頭發(fā)染色后的染色圖像，匹配規(guī)則如下：

若頭發(fā)區(qū)域的二值化掩膜圖的該點像素值為0，則取染色頭發(fā)圖片對應(yīng)的像素值；若頭發(fā)頭發(fā)區(qū)域的二值化掩膜圖的該點像素值為1，則取原圖對應(yīng)的像素值，最終合成頭發(fā)染色后的染色圖像。