[发明专利]车辆图片背景模糊方法、装置、电子设备和可读介质

权利要求书

1.一种车辆图片背景模糊方法，包括：

基于目标车辆图像和对应的目标轮廓图像，得到目标图像前景图；

对所述目标车辆图像和所述目标轮廓图像分别进行处理，得到处理后模糊图像和处理后轮廓图像；

基于所述处理后模糊图像和所述处理后轮廓图像，得到目标图像背景图；

将所述目标图像前景图与所述目标图像背景图进行叠加处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于目标车辆图像和对应的目标轮廓图像，得到目标图像前景图之前，所述方法还包括：

获取目标车辆图像；

将所述目标车辆图像输入至预先训练好的感兴趣目标分割模型，得到目标轮廓图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标车辆图像和所述目标轮廓图像分别进行处理，得到处理后模糊图像和处理后轮廓图像，包括：

对所述目标车辆图像进行高斯模糊处理，得到所述处理后模糊图像；

对所述目标轮廓图像进行取反处理，得到所述处理后轮廓图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述感兴趣目标分割模型是通过以下步骤训练得到：

获取训练样本集合，其中，训练样本包括：样本车辆图像和所述样本车辆图像对应的样本轮廓图像；

将所述训练样本集合中的训练样本的样本车辆图像作为输入，将与输入的样本车辆图像对应的样本轮廓图像作为期望输出，训练得到所述感兴趣目标分割模型。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标车辆图像输入至预先训练好的感兴趣目标分割模型，得到目标轮廓图像，包括：

利用神经网络对所述目标车辆图像进行特征提取，生成图像候选区域；

基于所述图像候选区域从所述目标车辆图像提取感兴趣区域，得到所述目标轮廓图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述目标车辆图像输入至预先训练好的感兴趣目标分割模型，得到目标轮廓图像，包括：

对所述目标车辆图像中提取出来的特征进行分类，得到所述感兴趣区域的类别；

预测所述感兴趣区域的位置坐标和像素点；

基于所述类别、所述位置坐标和所述像素点，得到所述目标轮廓图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述提取出来的特征包括以下至少一项：所述感兴趣区域的位置信息，形状信息，尺寸信息和颜色信息。

8.一种车辆图片背景模糊装置，包括：

前景图生成单元，用于基于目标车辆图像和对应的目标轮廓图像，得到目标图像前景图；

处理单元，用于对所述目标车辆图像和所述目标轮廓图像分别进行处理，得到处理后模糊图像和处理后轮廓图像；

背景图生成单元，用于基于所述处理后模糊图像和所述处理后轮廓图像，得到目标图像背景图；

叠加单元，用于将所述目标图像前景图与所述目标图像背景图进行叠加处理，得到目标图像。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储可执行的指令；

处理器，用于根据所述指令的控制运行所述电子设备执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。