[发明专利]图像卡通化方法和装置在审
申请号: | 202110788394.1 | 申请日: | 2021-07-13 |
公开(公告)号: | CN113470147A | 公开(公告)日: | 2021-10-01 |
发明(设计)人: | 李文龙;吴梦渊 | 申请(专利权)人: | 三星电子(中国)研发中心;三星电子株式会社 |
主分类号: | G06T13/20 | 分类号: | G06T13/20;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人: | 于翔;曾世骁 |
地址: | 210012 江苏省南京市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 卡通 方法 装置 | ||
提供了一种图像卡通化方法和装置,所述图像卡通化方法包括:由用户指定输入图像中的将被卡通化的对象;对输入图像进行分割以标记出所述对象的像素;基于标记出的所述对象的像素来确定与所述对象相对应的卡通化风格;根据确定的卡通化风格来获取所述对象的像素被卡通化的输出图像。
技术领域
本申请涉及图像和视频处理以及人工智能领域,更具体地,涉及一种图像卡通化方法和装置。
背景技术
随着人工智能技术的飞速发展,各种先进的图像和视频处理技术不断涌现,尤其是人工智能技术在图像和视频处理中的应用越来越普遍。这里,将原始图像或视频进行卡通化处理就属于一种典型的应用场景和重要的研究领域。将原始图像或视频进行卡通化处理可以增加用户的观看乐趣、提升用户的使用体验,因而被广泛应用于相机应用、云课堂和在线直播等场景中,具有重要的研究意义和实践价值。
目前,基于人工智能神经网络(诸如,生成对抗网络)的卡通化算法能够生成充满艺术性的高质量的卡通图像和视频,已经被广泛应用于图像和视频的卡通化处理,大量研究人员从不同角度对其做了优化和扩展。
然而,现有的基于人工智能神经网络的卡通化算法的无法满足用户对风格多样化的需求。
发明内容
根据本发明的示例性实施例,提供了一种图像卡通化方法,包括:由用户指定输入图像中的将被卡通化的对象;对输入图像进行分割以标记出所述对象的像素;基于标记出的所述对象的像素来确定与所述对象相对应的卡通化风格;根据确定的卡通化风格来获取所述对象的像素被卡通化的输出图像。
所述分割可以是通过预定神经网络的语义分割。
确定与所述对象相对应的卡通化风格的步骤可包括:预存储不同对象的类型与卡通化风格的对应关系;基于标记出的所述对象的像素来确定所述对象的类型;基于所述对象的类型通过所述对应关系来确定与所述对象相对应的卡通化风格。
获取所述对象的像素被卡通化的输出图像的步骤可包括:通过预定神经网络根据确定的卡通化风格对输入图像进行卡通化以获得卡通图像;使用卡通图像中的与标记出的所述对象的像素相应位置处的像素来替换输入图像中的标记出的所述对象的像素,以获取所述对象的像素被卡通化的输出图像。
所述对象可以是人物、动物、物体和背景中的至少一个。
所述输入图像可以是静止图像或运动图像。
根据本发明的另一示例性实施例,提供了一种图像卡通化装置,包括:用户输入单元,被配置为确定输入图像中的由用户指定的将被卡通化的对象;分割单元,被配置为对输入图像进行分割以标记出所述对象的像素;卡通化风格确定单元,被配置为基于标记出的所述对象的像素来确定与所述对象相匹配的卡通化风格;输出图像获取单元,被配置为根据确定的卡通化风格来获取所述对象的像素被卡通化的输出图像。
所述分割可以是通过预定神经网络的语义分割。
卡通化风格确定单元还可被配置为进行以下操作:预存储不同对象的类型与卡通化风格的对应关系;基于标记出的所述对象的像素来确定所述对象的类型;基于所述对象的类型通过所述对应关系来确定与所述对象相对应的卡通化风格。
输出图像获取单元还可被配置为进行以下操作:通过预定神经网络根据确定的卡通化风格对输入图像进行卡通化以获得卡通图像;使用卡通图像中的与标记出的所述对象的像素相应位置处的像素来替换输入图像中的标记出的所述对象的像素,以获取所述对象的像素被卡通化的输出图像。
所述对象可以是人物、动物、物体和背景中的至少一个。
所述输入图像可以是静止图像或运动图像。
根据本发明的另一示例性实施例,提供了一种电子设备,包括存储器和处理器,存储器上存储有计算机可执行指令,当所述指令由处理器执行时,执行前述的方法。
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