[发明专利]前景轮廓提取方法和装置以及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种前景轮廓提取方法和装置以及计算机可读存储介质，涉及图像处理领域。前景轮廓提取方法包括：根据划分临界值和图像中每个像素点的颜色键值，将图像中的像素点划分为前景点和背景点；将颜色键值与划分临界值的差距小于预设范围的像素点确定为过渡点；判断包括过渡点的轮廓检测区域中是否存在背景点；如果包括过渡点的轮廓检测区域中存在背景点，将过渡点确定为轮廓点。本发明通过首先基于颜色键值确定与前景点和背景点都较为接近的过渡点，再从空间位置上进行考虑、将距离背景点较近的过渡点确定为轮廓点，从而能够准确地识别前景对象的轮廓，并且计算复杂度低，可以适用于实时提取轮廓的应用场景。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种前景轮廓提取方法和装置以及计算机可读存储介质。

背景技术

在当前全民直播的时代，越来越多的视频平台推出具备实时抠像功能的应用。在虚拟演播厅等应用中，采用抠像技术，可将绿幕、蓝幕等背景替换成其他场景，这个新的场景可以是虚拟的图片，也可以是来自另一个真实场景的视频。在抠像的过程中，需要根据前景对象的轮廓将前景对象提取出来。

在相关技术中提供了一些提取轮廓的算法，例如开源计算机视觉库(Open SourceComputer Vision Library，简称：OpenCV)提供的轮廓获取方法cvFindContours。通过这种方法提取的轮廓包括多条直线或多个曲线段的连接而成的拟合结果，会损失前景对象边缘的部分信息，使提取的前景轮廓不准确。如果将采用这种方式获得的前景对象与新背景合成，则在视觉上过渡不够自然。并且这种方式耗时较大，无法应用于实时抠像处理的应用场景。

发明内容

本发明实施例所要解决的一个技术问题是：如何提高前景轮廓提取的准确性。

根据本发明实施例的第一个方面，提供一种前景轮廓提取方法，包括：根据划分临界值和图像中每个像素点的颜色键值，将图像中的像素点划分为前景点和背景点；将颜色键值与划分临界值的差距小于预设范围的像素点确定为过渡点；判断包括过渡点的轮廓检测区域中是否存在背景点；如果包括过渡点的轮廓检测区域中存在背景点，将过渡点确定为轮廓点。

在一个实施例中，轮廓检测区域为以过渡点为中心的矩形轮廓检测区域。

在一个实施例中，前景轮廓提取方法还包括：将图像中的每个像素点的第一颜色通道和第二颜色通道的差值确定为每个像素点的颜色键值。

在一个实施例中，前景轮廓提取方法还包括：将图像中每个像素点的颜色值确定为每个像素点的颜色键值。

在一个实施例中，前景轮廓提取方法还包括：对轮廓点构成的轮廓区域进行平滑处理；提取处理后的轮廓点和前景点获得抠像结果。

在一个实施例中，平滑处理为去锯齿处理；对轮廓点构成的轮廓区域进行平滑处理包括：获得锯齿检测区域，其中，锯齿检测区域中包括轮廓区域中的至少一个像素点；根据锯齿检测区域中像素点的行列数建立具有相同行列数的检查核矩阵；将锯齿检测区域的前景点对应的检查核矩阵中的元素赋予第一数值、背景点对应的检查核矩阵中的元素赋予第二数值；判断赋值后的检查核矩阵与直角锯齿判别模板是否匹配；如果赋值后的检查核矩阵与直角锯齿判别模板匹配，则对锯齿检测区域进行去锯齿处理。

根据本发明实施例的第二个方面，提供一种前景轮廓提取装置，包括：前景背景划分模块，被配置为根据划分临界值和图像中每个像素点的颜色键值，将图像中的像素点划分为前景点和背景点；过渡点确定模块，被配置为将颜色键值与划分临界值的差距小于预设范围的像素点确定为过渡点；判断模块，被配置为判断包括过渡点的轮廓检测区域中是否存在背景点；轮廓点确定模块，被配置为如果包括过渡点的轮廓检测区域中存在背景点，将过渡点确定为轮廓点。

在一个实施例中，轮廓检测区域为以过渡点为中心的矩形轮廓检测区域。