[发明专利]图像抠图方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.图像抠图方法，其特征在于，包括：

获取待处理数据；

将所述待处理数据输入抠图模型内进行抠图处理，以得到抠图结果；

其中，所述抠图模型是通过若干个原始图像以及所述原始图像对应的Trimap图进行处理形成的样本集训练深度学习网络所得的。

2.根据权利要求1所述的图像抠图方法，其特征在于，所述抠图模型是通过若干个原始图像以及所述原始图像对应的Trimap图进行处理形成的样本集训练深度学习网络所得的，包括：

构建深度学习网络的注意力模型；

获取并处理若干个原始图像以及所述原始图像对应的Trimap图，以得到样本集；

设定损失函数；

利用所述样本集以及所述损失函数对所述注意力模型进行训练，以得到抠图模型。

3.根据权利要求2所述的图像抠图方法，其特征在于，所述构建深度学习网络的注意力模型，包括：

构建MHCA模型；

将所述MHCA模型中的自注意力层替换为十字交叉注意力层，以得到注意力模型。

4.根据权利要求2所述的图像抠图方法，其特征在于，所述获取并处理若干个原始图像以及所述原始图像对应的Trimap图，以得到样本集，包括：

获取若干个原始图像以及所述原始图像对应的Trimap图；

对所述原始图像对应的Trimap图进行距离变换，以得到变换结果；

将所述变换结果与所述原始图像合成为多通道的图像，以得到样本集。

5.根据权利要求4所述的图像抠图方法，其特征在于，所述样本集为11通道的图像。

6.根据权利要求2所述的图像抠图方法，其特征在于，所述设定损失函数，包括：

设定与目标主体和目标边缘区域相关的损失函数。

7.根据权利要求6所述的图像抠图方法，其特征在于，所述损失函数为其中，为第i个输出预测的alpha通道图；为第i个输出预测对应的真实alpha通道图；mask_trimap为基于Trimap图生成的过渡区域掩膜图；ξ为自然数；为基于预测的alpha通道图合成的RGB图像；为第i个输出预测对应的真实RGB图像。

8.图像抠图装置，其特征在于，包括：

数据获取单元，用于获取待处理数据；

抠图处理单元，用于将所述待处理数据输入抠图模型内进行抠图处理，以得到抠图结果；

还包括模型训练单元，用于若干个原始图像以及所述原始图像对应的Trimap图进行处理形成的样本集训练深度学习网络，以得到抠图模型。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。