[發明專利]圖像背景虛化方法和裝置

在審

• 申請號: 202010628271.7
• 申請日: 2020-07-02
• 公開（公告）號: CN111861867A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 鄒俊杰;劉巖
• 申請（專利權）人: 泰康保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T7/11;G06T7/194;G06N3/04
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 張效榮;王志遠

1.一種圖像背景虛化方法，其特征在于，包括：

從待處理圖像中檢測預先確定的至少一個類別的主體目標；對檢測出的主體目標執行語義分割，獲得主體目標的分布區域圖像；

將待處理圖像輸入預先訓練完成的、用于執行圖像虛化處理的機器學習模型，得到待處理圖像的虛化圖像；以及

按照所述分布區域圖像在待處理圖像中的位置將所述分布區域圖像疊加在所述虛化圖像，獲得待處理圖像的背景虛化圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述機器學習模型為包含第一生成器、第二生成器、第一鑒別器和第二鑒別器的循環生成對抗網絡；其中，

第一生成器用于將輸入的原始類型圖像或第二生成器生成的原始類型圖像轉換為虛化類型圖像；

第二生成器用于將輸入的虛化類型圖像或第一生成器生成的虛化類型圖像轉換為原始類型圖像；

第一鑒別器用于判斷進入第一鑒別器的圖像是否為真實的原始類型圖像；以及

第二鑒別器用于判斷進入第二鑒別器的圖像是否為真實的虛化類型圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將待處理圖像輸入預先訓練完成的、用于執行圖像虛化處理的機器學習模型，包括：

將待處理圖像輸入預先訓練完成的所述循環生成對抗網絡中的第一生成器。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，

第一生成器包括第一編碼器、第一轉換器和第一解碼器；其中，第一編碼器用于提取進入第一編碼器的圖像的特征向量，第一轉換器用于將第一編碼器提取的特征向量轉換為對應于虛化類型圖像的特征向量，第一解碼器用于依據第一轉換器轉換得到的特征向量生成虛化類型圖像；

第二生成器包括第二編碼器、第二轉換器和第二解碼器；其中，第二編碼器用于提取進入第二編碼器的圖像的特征向量，第二轉換器用于將第二編碼器提取的特征向量轉換為對應于原始類型圖像的特征向量，第二解碼器用于依據第二轉換器轉換得到的特征向量生成原始類型圖像；

第一鑒別器和第二鑒別器都包括：至少一個用于提取圖像特征的卷積層以及用于依據該卷積層提取的圖像特征對圖像進行分類的輸出層。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述循環生成對抗網絡通過以下步驟進行訓練：

獲取多幅原始類型圖像和多幅虛化類型圖像，將任一原始類型圖像和任一虛化類型圖像組成一個訓練數據對；

將所述訓練數據對輸入所述循環生成對抗網絡并分別最小化為第一生成器、第二生成器、第一鑒別器和第二鑒別器預設的損失函數。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法進一步包括：

在按照所述分布區域圖像在待處理圖像中的位置將所述分布區域圖像疊加在所述虛化圖像之后，對所述分布區域圖像與所述虛化圖像的邊界執行模糊化處理。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，

所述從待處理圖像中檢測預先確定的至少一個類別的主體目標，包括：利用預先訓練完成的YOLO網絡執行所述檢測；

所述對檢測出的主體目標執行語義分割，包括：利用預先訓練完成的MASK-RCNN網絡執行所述語義分割；

第一轉換器和第二轉換器都包括多個特征重置模塊，每一特征重置模塊都包括兩個卷積層。

8.一種圖像背景虛化裝置，其特征在于，包括：

檢測及分割單元，用于從待處理圖像中檢測預先確定的至少一個類別的主體目標；對檢測出的主體目標執行語義分割，獲得主體目標的分布區域圖像；

虛化處理單元，用于將待處理圖像輸入預先訓練完成的、用于執行圖像虛化處理的機器學習模型，得到待處理圖像的虛化圖像；以及

疊加單元，用于按照所述分布區域圖像在待處理圖像中的位置將所述分布區域圖像疊加在所述虛化圖像，獲得待處理圖像的背景虛化圖像。