[发明专利]人像抠图方法和装置

权利要求书

1.一种人像抠图方法，包括：

获取呈现有人像的原始图像；

将所述原始图像输入到预先训练的三分图生成模型中，得到所述原始图像的三分图；

基于所述原始图像、所述原始图像的三分图和预先训练的抠图模型，确定所述原始图像的蒙版；

利用所述原始图像的蒙版，从所述原始图像中截取出人像图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述原始图像、所述原始图像的三分图和预先训练的抠图模型，确定所述原始图像的蒙版，包括：

对所述原始图像的三分图进行修正；

将所述原始图像和修正后的三分图输入到预先训练的抠图模型中，得到所述原始图像的蒙版。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述原始图像的三分图进行修正，包括：

确定所述原始图像的三分图中前景区域的至少一个连通区域；

将所述前景区域的至少一个连通区域中区域面积小于预设的第一面积阈值的连通区域确定为第一目标连通区域；

将所述第一目标连通区域由前景区域更改为未知区域，得到修正后的三分图。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述原始图像的三分图进行修正，包括：

确定所述原始图像的三分图中背景区域的至少一个连通区域；

将所述背景区域的至少一个连通区域中区域面积小于预设的第二面积阈值的连通区域确定为第二目标连通区域；

将所述第二目标连通区域由背景区域更改为未知区域，得到修正后的三分图。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述三分图生成模型是通过如下方式训练得到的：

获取第一训练样本集合，其中，第一训练样本包括第一样本图像和第一样本三分图，第一样本三分图是通过对第一样本图像对应的蒙版进行形态学变换所生成的；

将所述第一训练样本集合中的第一训练样本中的第一样本图像和第一样本三分图分别作为第一初始模型的输入和期望输出，利用机器学习方法训练所述第一初始模型，得到三分图生成模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述抠图模型是通过如下方式训练得到的：

获取第二训练样本集合，其中，第二训练样本包括第二样本图像、第二样本三分图和样本蒙版，其中，第二样本图像中呈现有人像；

将所述第二训练样本集合中的第二训练样本中的第二样本图像和第二样本三分图作为第二初始模型的输入，将与输入的第二样本图像和第二样本三分图对应的样本蒙版作为第二初始模型的期望输出，利用机器学习方法训练所述第二初始模型，得到抠图模型。

7.一种人像抠图装置，包括：

获取单元，被配置成获取呈现有人像的原始图像；

输入单元，被配置成将所述原始图像输入到预先训练的三分图生成模型中，得到所述原始图像的三分图；

确定单元，被配置成基于所述原始图像、所述原始图像的三分图和预先训练的抠图模型，确定所述原始图像的蒙版；

截取单元，被配置成利用所述原始图像的蒙版，从所述原始图像中截取出人像图像。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述确定单元进一步被配置成通过如下方式基于所述原始图像、所述原始图像的三分图和预先训练的抠图模型，确定所述原始图像的蒙版：

对所述原始图像的三分图进行修正；

将所述原始图像和修正后的三分图输入到预先训练的抠图模型中，得到所述原始图像的蒙版。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。