[发明专利]一种基于tof相机软分割的人像头部背景虚化方法

摘要

本发明公开了一种基于tof相机软分割的人像头部背景虚化方法，包括步骤S1：分析人像头部噪声，步骤S2：提取tof相机下的基于深度学习的语义信息，步骤S3：进行基于tof相机下的头部软分割，步骤S4：利用所述软分割权重和tof参数的高斯卷积对整张照片卷积处理，实现人像背景的虚化。本发明利用软分割技术(alpha matting)来大大优化人像模式的效果。利用本发明的技术可以把人像边缘的发丝信息全部保留，而虚化不属于人部分的背景信息。把本发明的算法集成到手机显卡中之后，拍摄虚化速度和苹果手机拍摄速度基本相同。

主权项

1.一种基于tof相机软分割的人像头部背景虚化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：分析人像头部噪声，利用tof相机对所述人像头发部分进行连续实验分析，最后得出所述人像头发部分在tof相机下的噪声特征；步骤S2：提取tof相机下的基于深度学习的语义信息，采集人像不同角度的照片，使用手工标注的方式对人像头部进行分割，每张照片包括tof深度信息，将RGBD信息输入神经网络，并输出为头发遮蔽层信息；在对所述神经网络训练后，把所述神经网络的编码器中的第二层和解码器部分的倒数第二层提出，合并为语义信息；利用度量学习对所述神经网络进行二次学习，使得属于同类的语义信息更加接近，不同类的语义信息距离更加远，最终得到多维语义信息；步骤S3：基于tof相机下的头部软分割，构建整张图片的拉普拉斯矩阵，融合图片的低维特征信息、高维图片语义信息以及tof相机的噪声信息，在求解头发软分割参数，最后结合tof相机获取面部以及身体信息，得到最终软分割结果，即人像中每一个像素的软分割权重；步骤S4：利用所述软分割权重和tof参数的高斯卷积对整张照片卷积处理，实现人像背景的虚化。