[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的人像图像，其中，所述人像图像中的人像区域包括身体区域以及头发区域；

将所述人像图像输入至预先训练的人像分割模型，获得所述人像分割模型输出的透明度通道分割图像以及二值掩模图像，其中，所述透明度通道分割图像中头发区域的透明度值与除所述头发区域以外的其他区域的透明度值不同，所述二值掩模图像中身体区域的像素值与除所述身体区域以外的其他区域的像素值不同；

将所述透明度通道分割图像与所述二值掩模图像进行合成，获得所述人像图像的人像分割图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人像分割模型包括第一编码器、第二编码器、特征融合模块、第一解码器以及第二解码器，其中，

所述第一编码器用于提取所述人像图像中头部区域的头部特征图，所述头部区域由头发区域以及人脸区域构成；

所述第二编码器用于提取所述人像图像的原图特征图；

所述特征融合模块用于将所述头部特征图与所述原图特征图进行特征融合，获得融合特征图作为所述人像图像的特征图；

所述第一解码器用于根据所述人像图像的特征图，生成所述透明度通道分割图像；

所述第二解码器用于根据所述人像图像的特征图，生成所述二值掩模图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述人像图像输入至预先训练的人像分割模型之前，所述方法还包括：

利用预先训练的头部检测模型，获取所述人像图像中的头部区域；

所述将所述人像图像输入至预先训练的人像分割模型，包括：

将所述头部区域输入至所述第一编码器，以及将所述人像图像输入至所述第二编码器。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征融合模块将所述头部特征图与所述原图特征图进行特征融合，获得融合特征图，包括：

所述特征融合模块将所述头部特征图的尺寸调整至所述原图特征图的尺寸；

所述特征融合模块将调整尺寸后的所述头部特征图与所述原图特征图根据通道维度进行拼接，获得拼接后的特征图；

所述特征融合模块降低所述拼接后的特征图的通道数，获得融合特征图。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述将所述人像图像输入至预先训练的人像分割模型之前，所述方法还包括：

获取样本图像集，所述样本图像集中包括多张人像样本图像，每张人像样本图像中包括以透明度通道值标注的头发区域，以及以像素值标注的身体区域；

将所述人像样本图像输入至初始模型，获得所述初始模型输出的透明度通道分割图像以及二值掩模图像；

根据所述初始模型输出的透明度通道分割图像、二值掩模图像、所述人像样本图像中以透明度通道值标注的头发区域以及以像素值标注的身体区域，计算总损失函数的值；

基于所述总损失函数的值对所述初始模型进行迭代更新，获得所述人像分割模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始模型输出的透明度通道分割图像、二值掩模图像、所述人像样本图像中以透明度通道值标注的头发区域以及以像素值标注的身体区域，计算总损失函数的值，包括：

根据所述初始模型输出的透明度通道分割图像以及所述人像样本图像中以透明度通道值标注的头发区域，计算头发区域的分割损失值作为第一损失函数的值；

根据所述初始模型输出的二值掩模图像，以及所述人像样本图像中以像素值标注的身体区域，计算身体区域的分割损失值作为第二损失函数的值；

根据将所述初始模型输出的透明度通道分割图像以及二值掩模图像进行合成后获得的人像分割图像，与所述人像样本图像，计算人像分割的分割损失值作为第三损失函数的值；

根据所述第一损失函数的值、第二损失函数的值以及第三损失函数的值，确定总损失函数的值。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述将所述人像图像输入至预先训练的人像分割模型之前，所述方法还包括：

对所述人像图像进行预处理。