[发明专利]图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202010403084.9 | 申请日: | 2020-05-13 |
公开(公告)号: | CN111652796A | 公开(公告)日: | 2020-09-11 |
发明(设计)人: | 徐伟 | 申请(专利权)人: | 上海连尚网络科技有限公司 |
主分类号: | G06T3/00 | 分类号: | G06T3/00;G06T5/50;G06T7/00;G06T7/194;G06T7/12 |
代理公司: | 北京鸿德海业知识产权代理事务所(普通合伙) 11412 | 代理人: | 田宏宾 |
地址: | 200120 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 方法 电子设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
对第一图像进行目标对象检测,得到所述目标对象的感兴趣区域;
利用神经网络模型对所述目标对象的感兴趣区域图像进行像素级别的前背景预测,得到前背景预测结果,所述前背景预测结果包括:所述目标对象的感兴趣区域图像中属于前景的像素以及属于背景的像素;
根据所述前背景预测结果,从所述目标对象的感兴趣区域图像中提取前景掩膜区域图像,并对所述前景掩膜区域图像与第二图像进行融合处理,得到融合图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标对象包括以下任意一项或多项:人体的至少一部分,物体,动物。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述人体的至少一部分包括头部时,所述对第一图像进行目标对象检测,得到所述目标对象的感兴趣区域,包括:
对所述第一图像进行人脸检测,得到人脸的感兴趣区域;
按照预设扩充比例对所述人脸的感兴趣区域进行扩充,得到头部的感兴趣区域;所述目标对象的感兴趣区域为所述头部的感兴趣区域。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述对所述第一图像进行人脸检测,得到人脸的感兴趣区域之后,还包括:
对所述人脸进行仿射变换,得到所述人脸转正后的感兴趣区域;
所述按照预设扩充比例对所述人脸的感兴趣区域进行扩充,包括:
按照预设扩充比例对所述人脸转正后的感兴趣区域进行扩充。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述人脸进行仿射变换,包括:
对所述人脸的感兴趣区域进行人脸关键点检测,得到所述人脸的关键点信息;
基于所述人脸的关键点信息与标准正脸模型的关键点信息,获取仿射变换矩阵;
利用所述仿射变换矩阵对所述人脸进行仿射变换。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述第一图像进行人脸检测,得到人脸的感兴趣区域之后,还包括:
检测所述人脸的人脸偏转角度;
识别所述人脸偏转角度是否在预设偏转角度范围内;
若所述人脸偏转角度在预设偏转角度范围内,执行所述对所述人脸进行仿射变换的操作。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述按照预设扩充比例对所述人脸的感兴趣区域进行扩充,得到头部的感兴趣区域之后,还包括:
对所述人脸进行仿射变换,得到所述人脸转正后头部的感兴趣区域;所述目标对象的感兴趣区域为所述人脸转正后头部的感兴趣区域。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述对所述人脸进行仿射变换,包括:
对所述头部的感兴趣区域进行人脸关键点检测,得到所述人脸的关键点信息;
基于所述人脸的关键点信息与标准正脸模型的关键点信息,获取仿射变换矩阵;
利用所述仿射变换矩阵对所述人脸进行仿射变换。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述对所述第一图像进行人脸检测,得到人脸的感兴趣区域之后,还包括:
检测所述人脸的人脸偏转角度;
识别所述人脸偏转角度是否在预设偏转角度范围内;
若所述人脸偏转角度在预设偏转角度范围内,执行所述按照预设扩充比例对所述人脸的感兴趣区域进行扩充的操作。
10.根据权利要求1~9任一权利要求所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型包括:U-Net全卷积网络。
11.根据权利要求1~9任一权利要求所述的方法,其特征在于,所述对所述前景掩膜区域图像与第二图像进行融合处理,包括:
利用泊松融合算法,对所述前景掩膜区域图像与第二图像进行融合处理。
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