[發明專利]目標圖像獲取方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110066862.4
• 申請日: 2021-01-19
• 公開（公告）號: CN112634314A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 陳志科;陶愷
• 申請（專利權）人: 深圳市英威諾科技有限公司
• 主分類號: G06T7/194
• 分類號: G06T7/194;G06K9/46
• 代理公司: 深圳市朝聞專利代理事務所(普通合伙) 44454
• 代理人: 羅仲輝

1.一種目標圖像獲取方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取原始圖像；

利用第一預設模型對所述原始圖像進行第一預設分割，得到所述原始圖像對應的第一遮罩圖像，所述第一遮罩圖像中包含至少一個目標物體；

利用第二預設模型對所述原始圖像進行第二預設分割，得到所述原始圖像對應的第二遮罩圖像，所述第二遮罩圖像通過顏色區分顯著性目標和背景；

獲取根據所述第一遮罩圖像和所述第二遮罩圖像的交集圖像得到的三分圖，并利用第三預設模型對所述三分圖進行處理，得到第三遮罩圖像；

將所述第三遮罩圖像和所述原始圖像進行疊加，得到目標圖像，所述目標圖像包含所述原始圖像中的所述顯著性目標。

2.根據權利要求1所述的目標圖像獲取方法，其特征在于，在所述利用第二預設模型對所述原始圖像進行預設分割，得到所述原始圖像對應的第二遮罩圖像之前，還包括：

獲取第一顯著性檢測數據樣本集，所述第一顯著性檢測數據樣本集為公開樣本集；

獲取第二顯著性檢測數據樣本集，所述第二顯著性檢測數據樣本集根據目標檢測數據集和圖片分類數據集得到；

利用所述第一顯著性檢測數據樣本集和所述第二顯著性檢測數據樣本集，對所述第二預設模型進行訓練。

3.根據權利要求1所述的目標圖像獲取方法，其特征在于，利用如下公式將所述顯著性目標的標注圖層和所述原始圖像進行疊加：

g(x)＝(1-α)f₀(x)+αf₁(x)；

其中，f₀(x)為所述原始圖像，f₁(x)為所述第三遮罩圖像，g(x)為目標圖像，α為融合比例。

4.一種目標圖像獲取裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取原始圖像；

實例分割算法模塊，用于利用第一預設模型對所述原始圖像進行第一預設分割，得到所述原始圖像對應的第一遮罩圖像，所述第一遮罩圖像中包含至少一個目標物體；

顯著性檢測算法模塊，用于利用第二預設模型對所述原始圖像進行第二預設分割，得到所述原始圖像對應的第二遮罩圖像，所述第二遮罩圖像通過顏色區分顯著性目標和背景；

第二獲取模塊，用于獲取根據所述第一遮罩圖像和所述第二遮罩圖像的交集圖像得到的三分圖，并利用第三預設模型對所述三分圖進行處理，得到第三遮罩圖像；

疊加處理模塊，用于將所述第三遮罩圖像和所述原始圖像進行疊加，得到目標圖像，所述目標圖像包含所述原始圖像中的所述顯著性目標。

5.根據權利要求4所述的目標圖像獲取裝置，其特征在于，在所述利用第二預設模型對所述原始圖像進行預設分割，得到所述原始圖像對應的第二遮罩圖像之前，所述顯著性檢測算法模塊還用于：

獲取第一顯著性檢測數據樣本集，所述第一顯著性檢測數據樣本集為公開樣本集；

獲取第二顯著性檢測數據樣本集，所述第二顯著性檢測數據樣本集根據目標檢測數據集和圖片分類數據集得到；

利用所述第一顯著性檢測數據樣本集和所述第二顯著性檢測數據樣本集，對所述第二預設模型進行訓練。

6.根據權利要求4所述的目標圖像獲取裝置，其特征在于，利用如下公式將所述第三遮罩圖像和所述原始圖像進行疊加：

g(x)＝(1-α)f₀(x)+αf₁(x)；

其中，f₀(x)為所述原始圖像，f₁(x)為所述第三遮罩圖像，g(x)為目標圖像，α為融合比例。

7.一種設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時，實現如權利要求1-3中任一所述的目標圖像獲取方法。

8.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-3中任一所述的目標圖像獲取方法。