[发明专利]一种图像分割方法及其相应的分隔装置

说明书

本申请揭示了一种图像分割方法及其图像分割装置，该方法包括如下步骤：获得充分曝光的照片一；获得照片一的剪影照片，其中所述剪影照片的曝光率低于照片一；对照片一进行处理，获得感兴趣照片；对剪影照片进行处理，获得剪影照片的边缘信息；将感兴趣照片和边缘信息输入预先训练的深度学习网络，获得照片二；将照片一和背景图片通过照片二进行融合，获得展示图片。本申请在图片分割中使用了具有收敛效果的深度学习网络对图片进行分割处理，从而使得分割效果获得增强，同时，本申请引入与输入图片具有参照作用的剪影图片，从而使的分割结果更加精确。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种图像分割方法及其相应的分隔装置。

背景技术

在拍摄照片时，经常存在被拍摄主体与背景颜色相接近的问题，从而使得对于被拍摄主体的提取存在障碍。现有的处理方式通常是人为改换背景颜色，但是由于被拍摄主体众多，根据每个被拍摄主体更换背景颜色成为不可能，同时，不断地更换背景颜色也使得拍摄过程人为延长，增大了摄影师的工作量。

发明内容

本申请为了解决上述问题，提出了一种图像分割方法和图像分割装置，通过使用预先训练的深度学习网络，使得图片分割更为精确，从而自动完成了图像背景的更换。

其中本申请请求保护一种图像分割方法，包括如下步骤：获得充分曝光的照片一；获得照片一的剪影照片，其中所述剪影照片的曝光率低于照片一；对照片一进行处理，获得感兴趣照片；对剪影照片进行处理，获得剪影照片的边缘信息；将感兴趣照片和边缘信息输入预先训练的深度学习网络，获得照片二；将照片一和背景图片通过照片二进行融合，获得展示图片。

优选地，其中预先训练所述深度学习网络，包括如下子步骤：构建训练库；使用训练库对深度学习模型进行训练，获得深度学习网络。

优选地，其中所述训练库中包括三个子库，子库一中存储训练图片，子库二中存储与子库一中所存储的训练图片相对应的曝光率低于所述训练图片的训练剪影图片，子库三中存储感兴趣区域掩模。

优选地，其中对照片一进行处理，获得感兴趣照片包括如下子步骤：对照片一进行灰度化处理；从数据库获得预先制作的感兴趣区域掩模；将感兴趣区域掩模与灰度化后的照片一相乘，得到感兴趣照片。

优选地，其中照片二具有透明通道属性。

本申请还提供一种图像分割装置，包括如下部件：照相机，拍摄照片；

处理器，执行以下处理步骤：接收照相机拍摄的照片一以及照片一的剪影照片，其中所述剪影照片的曝光率低于照片一；对照片一进行处理，获得感兴趣照片；对剪影照片进行处理，获得剪影照片的边缘信息；将感兴趣照片和边缘信息输入预先训练的深度学习网络，获得照片二；将照片一和背景图片通过照片二进行融合，获得展示图片。

优选地，其中处理器预先训练所述深度学习网络，包括如下子步骤：构建训练库；使用训练库对深度学习模型进行训练，获得深度学习网络。

优选地，其中所述训练库中包括三个子库，子库一中存储训练图片，子库二中存储与子库一中所存储的训练图片相对应的曝光率低于所述训练图片的训练剪影图片，子库三中存储感兴趣区域掩模。

优选地，其中对照片一进行处理，获得感兴趣照片包括如下子步骤：对照片一进行灰度化处理；从数据库获得预先制作的感兴趣区域掩模；将感兴趣区域掩模与灰度化后的照片一相乘，得到感兴趣照片。

优选地，其中照片二具有透明通道属性。

本申请请求保护一种图像分割方法及其相应的分割装置，该方法对待分割的照片进行一系列处理，从而获得分割边界清晰的分割后的图片，将分割后的图片与新的背景进行融合，从而实现了对输入照片的成功分割处理，由于本申请在图片分割中使用了具有收敛效果的深度学习网络对图片进行分割处理，从而使得分割效果获得增强，同时，本申请引入与输入图片具有参照作用的剪影图片，从而使的分割结果更加精确。