[发明专利]目标图像获取方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标图像获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取原始图像；

利用第一预设模型对所述原始图像进行第一预设分割，得到所述原始图像对应的第一遮罩图像，所述第一遮罩图像中包含至少一个目标物体；

利用第二预设模型对所述原始图像进行第二预设分割，得到所述原始图像对应的第二遮罩图像，所述第二遮罩图像通过颜色区分显著性目标和背景；

获取根据所述第一遮罩图像和所述第二遮罩图像的交集图像得到的三分图，并利用第三预设模型对所述三分图进行处理，得到第三遮罩图像；

将所述第三遮罩图像和所述原始图像进行叠加，得到目标图像，所述目标图像包含所述原始图像中的所述显著性目标。

2.根据权利要求1所述的目标图像获取方法，其特征在于，在所述利用第二预设模型对所述原始图像进行预设分割，得到所述原始图像对应的第二遮罩图像之前，还包括：

获取第一显著性检测数据样本集，所述第一显著性检测数据样本集为公开样本集；

获取第二显著性检测数据样本集，所述第二显著性检测数据样本集根据目标检测数据集和图片分类数据集得到；

利用所述第一显著性检测数据样本集和所述第二显著性检测数据样本集，对所述第二预设模型进行训练。

3.根据权利要求1所述的目标图像获取方法，其特征在于，利用如下公式将所述显著性目标的标注图层和所述原始图像进行叠加：

g(x)＝(1-α)f₀(x)+αf₁(x)；

其中，f₀(x)为所述原始图像，f₁(x)为所述第三遮罩图像，g(x)为目标图像，α为融合比例。

4.一种目标图像获取装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取原始图像；

实例分割算法模块，用于利用第一预设模型对所述原始图像进行第一预设分割，得到所述原始图像对应的第一遮罩图像，所述第一遮罩图像中包含至少一个目标物体；

显著性检测算法模块，用于利用第二预设模型对所述原始图像进行第二预设分割，得到所述原始图像对应的第二遮罩图像，所述第二遮罩图像通过颜色区分显著性目标和背景；

第二获取模块，用于获取根据所述第一遮罩图像和所述第二遮罩图像的交集图像得到的三分图，并利用第三预设模型对所述三分图进行处理，得到第三遮罩图像；

叠加处理模块，用于将所述第三遮罩图像和所述原始图像进行叠加，得到目标图像，所述目标图像包含所述原始图像中的所述显著性目标。

5.根据权利要求4所述的目标图像获取装置，其特征在于，在所述利用第二预设模型对所述原始图像进行预设分割，得到所述原始图像对应的第二遮罩图像之前，所述显著性检测算法模块还用于：

获取第一显著性检测数据样本集，所述第一显著性检测数据样本集为公开样本集；

获取第二显著性检测数据样本集，所述第二显著性检测数据样本集根据目标检测数据集和图片分类数据集得到；

利用所述第一显著性检测数据样本集和所述第二显著性检测数据样本集，对所述第二预设模型进行训练。

6.根据权利要求4所述的目标图像获取装置，其特征在于，利用如下公式将所述第三遮罩图像和所述原始图像进行叠加：

g(x)＝(1-α)f₀(x)+αf₁(x)；

其中，f₀(x)为所述原始图像，f₁(x)为所述第三遮罩图像，g(x)为目标图像，α为融合比例。

7.一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-3中任一所述的目标图像获取方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的目标图像获取方法。