[发明专利]一种图片背景替换方法、装置、介质及设备

说明书

本发明公开了一种图片背景替换方法，包括：获取待处理图片；对所述待处理图片进行特征提取，得到所述待处理图片的高层语义特征；基于所述待处理图片与所述高层语义特征进行低层语义特征提取，得到所述待处理图片的低层语义特征，并通过所述高层语义特征和所述低层语义特征，预测得到预测蒙版和预测前景；根据所述预测蒙版将所述预测前景和标准背景进行融合，以完成图片背景的替换；其中，所述预测蒙版用于表示前景与背景各自所占的比例。本发明不依赖于任何人工协助，输入仅需要一张图片原图，并且拍摄时候的红色幕布占据人物主体的大部分区域即可，便可实现高分辨率的图片换标准背景功能，基本能满足绝大部分图片的场景。

技术领域

本发明涉及图片处理技术领域，具体涉及一种图片背景替换方法、装置、介质及设备。

背景技术

随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉的各项任务也发展迅速，为我们生活的方方面面带来了便利。图像抠图任务作为计算机视觉的一个重要研究方向，任务目的是预测出图像的前景蒙版，并准确地将前景区域提取出来。图像抠图任务在图像编辑和视频编辑等领域都有很多应用场景，如照相馆中的证件照换背景，影视剧中的绿幕抠图换背景等。但由于抠图换背景任务中蒙版的获取极其复杂，需要投入大量的人力物力，特别涉及毛发的抠图时，过程极其繁琐和耗时，需要专业的人员和设备完成。所以，图像抠图任务的研究越来越重要，已成为图像、视频编辑领域一个急需解决的问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种图片背景替换方法、装置、介质及设备，用于解决现有技术中的至少一个缺陷。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种图片背景替换方法，包括：

获取待处理图片；

对所述待处理图片进行特征提取，得到所述待处理图片的高层语义特征；

基于所述待处理图片与所述高层语义特征进行低层语义特征提取，得到所述待处理图片的低层语义特征，并通过所述高层语义特征和所述低层语义特征，预测得到预测蒙版和预测前景；

根据所述预测蒙版将所述预测前景和标准背景进行融合，以完成图片背景的替换；其中，所述预测蒙版用于表示前景与背景各自所占的比例。

可选地，所述对所述待处理图片进行特征提取，得到所述待处理图片的高层语义特征，包括：

对所述待处理图片进行下采样，得到不同尺度的第一下采样特征；

对所述不同尺度的第一下采样特征进行特征编码，得到第一编码特征；

对所述第一编码特征进行上采样，得到不同尺度的第一上采样特征；

融合所述不同尺度的第一下采样特征和所述不同尺度的第一上采样特征，得到第一融合特征；其中，在进行特征融合时，将同一尺度的第一下采样特征和第一上采样特征进行融合；

对所述第一融合特征进行特征恢复，得到高层语义特征。

可选地，通过第一卷积网络对所述待处理图片进行下采样，得到第一下采样特征；

通过多孔空间金字塔池化网络ASPP对所述第一下采样特征进行特征编码，得到第一编码特征；

通过插值算法对所述第一编码特征进行上采样，得到第一上采样特征。

可选地，所述对所述第一融合特征进行特征恢复，包括：

将所述第一融合特征输入到第一特征恢复网络中，以对所述第一融合特征进行特征恢复，其中，所述第一特征恢复网络包括：卷积层、BatchNormalization层、ReLU层。

可选地，所述基于所述待处理图片与所述高层语义特征进行特征提取，得到所述待处理图片的低层语义特征，包括：