[发明专利]一种图像重点区域的分割方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像重点区域的分割方法，其特征在于，包括：

获取待分割图像的边缘信息，其中所述待分割图像包括至少一个目标对象；

按照预设区域配置规则，在所述待分割图像中设置关键区域，其中所述关键区域包括至少一个重点区域和至少一个非重点区域，所述重点区域包括所述目标对象所在区域中的部分或全部区域；

基于所述边缘信息，对所述关键区域内的所述待分割图像进行区域融合，分别得到所述重点区域和所述非重点区域对应的融合后边界信息；

基于所述重点区域和所述非重点区域对应的融合后边界信息，对所述待分割图像内除所述关键区域之外的候选区域进行区域融合，得到所述待分割图像包括的各个区域的初始边界信息；

基于所述边缘信息，分别对所述各个区域的初始边界信息进行修正，得到所述目标对象所在区域的目标边界信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待分割图像的边缘信息之前，还包括：

从图像集合中选取至少一张候选图像，并将所述候选图像作为所述待分割图像对应的原始图像，其中，所述图像集合包含需要进行图像重点区域分割的各个候选图像；或者，获取视频数据，从所述视频数据中，提取任意一帧帧图像，并将所述帧图像作为所述待分割图像对应的原始图像；

采用预设滤波方式对所述原始图像进行平滑滤波，得到所述待分割图像；

所述获取待分割图像的边缘信息，包括：

采用canny边缘检测算法，对所述待分割图像进行边缘检测，得到所述待分割图像的边缘信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设区域配置规则，在所述待分割图像中设置关键区域，包括：

按照统计数据，在所述待分割图像中的中心区域设置所述重点区域，在所述待分割图像中的边缘区域设置所述非重点区域，其中，每个所述重点区域的尺寸相同，以及每个所述非重点区域的尺寸相同。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述边缘信息，对所述关键区域内的所述待分割图像进行区域融合，分别得到所述重点区域和所述非重点区域对应的融合后边界信息，包括：

基于所述边缘信息，对参考区域内的所述待分割图像进行特征提取，得到所述参考区域对应的各个参考特征向量，其中所述参考区域是所述重点区域或所述非重点区域；

针对所述各个参考特征向量中的任一参考特征向量，基于所述任一参考特征向量与每个其他参考特征向量，确定对应的相似度；

将所述相似度大于预设值的各个参考特征向量进行向量融合，得到对应的融合特征向量，并将所述相似度大于预设值的各个参考特征向量对应的区域进行区域融合，得到所述参考区域对应的融合后边界信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述边缘信息，对参考区域内的所述待分割图像进行特征提取，得到所述参考区域对应的各个参考特征向量，包括：

基于所述边缘信息中的任一子边缘信息，针对所述参考区域内的各个像素点，将所述子边缘信息同侧的像素点的权重值设置为第一权重值，将所述子边缘信息异侧的像素点的权重值设置为第二权重值，其中所述第一权重值大于所述第二权重值；

分别基于所述各个像素点的权重值，采用预设滤波方式提取所述参考区域内的所述待分割图像的像素特征，得到所述参考区域对应的各个参考特征向量。