物体图像自动抠取方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种物体图像自动抠取方法，包括：取得物体的不同角度的多个图像，并将图像划分成多个区块；将图像中位置相对应的区块形成区块链，并计算区块链特征值；根据图像从边缘向内的一定区域内的所有区块链的区块链特征值拟合得到第一统计模型，并将所有的区块链分为物体区块链和背景区块链；将图像中所有属于物体区块链的区块组合成物体的大致区域；根据图像中所有不属于大致区域的像素的像素特征值拟合得到第二统计模型，并计算大致区域中的每个像素属于背景的概率；以及将概率大于指定阈值的每个像素作为背景像素，并将每幅图像中背景像素之外的其他像素作为该物体的精确区域。本发明专利技术还公开了一种物体图像自动抠取系统，可实现前述方法。

Automatic Matching Method and System for Object Image

【技术实现步骤摘要】
物体图像自动抠取方法和系统
本专利技术涉及图像
，并且特别涉及一种物体图像自动抠取方法和系统。
技术介绍
图像中物体抠取(或称为图像语义分割、图像背景去除，以下简称物体图像抠取)技术，用来将图像中的物体区域与背景区域区分开，进而将图像中的背景部分去除、保留用户所要的目标物体部分。现有的物体图像抠取技术主要分为两类：有人工交互的物体图像抠取和无人工交互的物体图像抠取。前者通过人工在图像上对物体信息(和/或背景信息)进行标记，基于物体区域在特征上的一致性(和/或物体与背景区域在特征上的差异性)进行物体图像抠取，后者在抠取过程中没有人工参与，自动通过与物体区域和背景区域对应的先验知识进行物体图像抠取。现有的有人工交互的物体图像抠取技术在抠取过程中需要人工参与，而且通常难以保证一次交互即可得到理想的物体图像抠取结果、而往往需要经过多次交互，这使得用户在使用上很不便利、且物体图像抠取的效率很低。相对地，现有的无人工交互的物体图像抠取技术对于物体(和/或背景区域)的先验知识的利用尚不够充分，导致抠取的效果不理想，尤其可靠度不高、稳定性不够，不能保证得到理想的物体图像抠取结果。
技术实现思路
本专利技术提出了一种物体图像自动抠取方法和系统，充分利用了不同角度的多张图像中的物体区域与背景区域之间的相关性以及同一图像中物体区域与背景区域之间的差异性等先验知识，从而实现完全自动且高效、高可靠度的物体图像抠取。在一个方面，提出了一种物体图像自动抠取方法，其包括：取得物体的不同角度的多个图像，并将该些图像分别划分成多个区块；将该些图像中位置相对应的该区块形成区块链，并计算各个该区块链的区块链特征值；根据该些图像从边缘向内的一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为物体区块链和背景区块链；将每幅该些图像中所有属于该物体区块链的该区块组合成该物体的大致区域；根据每幅该些图像中所有不属于该大致区域的像素的像素特征值拟合得到第二统计模型，并根据该第二统计模型计算该大致区域中的每个像素属于背景的概率；以及将该概率大于指定阈值的每个像素作为背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的其他像素作为该物体的精确区域。在一些具体实施例中，将该些图像中位置相对应的该区块形成该区块链，并计算各个该区块链的该区块链特征值的步骤包括：取得各个该区块的特征值；以及将该些图像中位置相对应的该区块依照该些图像的先后顺序形成该区块链，计算该区块链中前后相邻的该些区块的该特征值的差值，并将该差值作为各个该区块链的该区块链特征值。在一些具体实施例中，根据该些图像从边缘向内的该一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到该第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为该物体区块链和该背景区块链的步骤包括：根据该些图像从边缘向内的多个像素以内的所有该区块链的该区块链特征值拟合得到该第一统计模型；以及根据该第一统计模型计算每个该区块链的概率密度值，当该概率密度值大于第一阈值时将该区块链作为背景区块链，否则作为物体区块链。在一些具体实施例中，该第一统计模型和该第二统计模型为高斯混合模型。在一些具体实施例中，将该概率大于该指定阈值的每个像素作为该背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的该其他像素作为该物体的该精确区域的步骤包括：将该概率进行平滑处理；将该概率大于该指定阈值的每个像素作为该背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的该其他像素作为该物体的该精确区域；以及将该精确区域的边缘进行平滑处理。在另一个方面，提出了一种物体图像自动抠取系统，其包括处理器和存储器，该存储器中存储有物体图像抠取单元。该物体图像抠取单元用于：取得物体的不同角度的多个图像，并将该些图像分别划分成多个区块；将该些图像中位置相对应的该区块形成区块链，并计算各个该区块链的区块链特征值；根据该些图像从边缘向内的一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为物体区块链和背景区块链；将每幅该些图像中所有属于该物体区块链的该区块组合成该物体的大致区域；根据每幅该些图像中所有不属于该大致区域的像素的像素特征值拟合得到第二统计模型，并根据该第二统计模型计算该大致区域中的每个像素属于背景的概率；以及将该概率大于指定阈值的每个像素作为背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的其他像素作为该物体的精确区域。在一些具体实施例中，该物体图像抠取单元将该些图像中位置相对应的该区块形成该区块链，并计算各个该区块链的该区块链特征值包括：取得各个该区块的特征值；以及将该些图像中位置相对应的该区块依照该些图像的先后顺序形成该区块链，计算该区块链中前后相邻的该些区块的该特征值的差值，并将该差值作为各个该区块链的该区块链特征值。在一些具体实施例中，该物体图像抠取单元根据该些图像从边缘向内的该一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到该第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为该物体区块链和该背景区块链包括：根据该些图像从边缘向内的多个像素以内的所有该区块链的该区块链特征值拟合得到该第一统计模型；以及根据该第一统计模型计算每个该区块链的概率密度值，当该概率密度值大于第一阈值时将该区块链作为背景区块链，否则作为物体区块链。在一些具体实施例中，其中该第一统计模型和该第二统计模型为高斯混合模型。在一些具体实施例中，该物体图像抠取单元将该概率大于该指定阈值的每个像素作为该背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的该其他像素作为该物体的该精确区域包括：将该概率进行平滑处理；将该概率大于该指定阈值的每个像素作为该背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的该其他像素作为该物体的该精确区域；以及将该精确区域的边缘进行平滑处理。在另一个方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有一或多个计算机程序，其特征在于，该一或多个计算机程序被计算机处理器执行时实现以下步骤：取得物体的不同角度的多个图像，并将该些图像分别划分成多个区块；将该些图像中位置相对应的该区块形成区块链，并计算各个该区块链的区块链特征值；根据该些图像从边缘向内的一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为物体区块链和背景区块链；将每幅该些图像中所有属于该物体区块链的该区块组合成该物体的大致区域；根据每幅该些图像中所有不属于该大致区域的像素的像素特征值拟合得到第二统计模型，并根据该第二统计模型计算该大致区域中的每个像素属于背景的概率；以及将该概率大于指定阈值的每个像素作为背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的其他像素作为该物体的精确区域。在一些具体实施例中，将该些图像中位置相对应的该区块形成该区块链，并计算各个该区块链的该区块链特征值的步骤包括：取得各个该区块的特征值；以及将该些图像中位置相对应的该区块依照该些图像的先后顺序形成该区块链，计算该区块链中前后相邻的该些区块的该特征值的差值，并将该差值作为各个该区块链的该区块链特征值。在一些具体实施例中，根据该些图像从边缘向内的该一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到该第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为该物本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体图像自动抠取方法，其特征在于，包括：取得物体的不同角度的多个图像，并将该些图像分别划分成多个区块；将该些图像中位置相对应的该区块形成区块链，并计算各个该区块链的区块链特征值；根据该些图像从边缘向内的一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为物体区块链和背景区块链；将每幅该些图像中所有属于该物体区块链的该区块组合成该物体的大致区域；根据每幅该些图像中所有不属于该大致区域的像素的像素特征值拟合得到第二统计模型，并根据该第二统计模型计算该大致区域中的每个像素属于背景的概率；以及将该概率大于指定阈值的每个像素作为背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的其他像素作为该物体的精确区域。

【技术特征摘要】
1.一种物体图像自动抠取方法，其特征在于，包括：取得物体的不同角度的多个图像，并将该些图像分别划分成多个区块；将该些图像中位置相对应的该区块形成区块链，并计算各个该区块链的区块链特征值；根据该些图像从边缘向内的一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为物体区块链和背景区块链；将每幅该些图像中所有属于该物体区块链的该区块组合成该物体的大致区域；根据每幅该些图像中所有不属于该大致区域的像素的像素特征值拟合得到第二统计模型，并根据该第二统计模型计算该大致区域中的每个像素属于背景的概率；以及将该概率大于指定阈值的每个像素作为背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的其他像素作为该物体的精确区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将该些图像中位置相对应的该区块形成该区块链，并计算各个该区块链的该区块链特征值的步骤包括：取得各个该区块的特征值；以及将该些图像中位置相对应的该区块依照该些图像的先后顺序形成该区块链，计算该区块链中前后相邻的该些区块的该特征值的差值，并将该差值作为各个该区块链的该区块链特征值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该些图像从边缘向内的该一定区域内的所有区块链的该区块链特征值拟合得到该第一统计模型，并基于该第一统计模型将所有的该区块链分为该物体区块链和该背景区块链的步骤包括：根据该些图像从边缘向内的多个像素以内的所有该区块链的该区块链特征值拟合得到该第一统计模型；以及根据该第一统计模型计算每个该区块链的概率密度值，当该概率密度值大于第一阈值时将该区块链作为背景区块链，否则作为物体区块链。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中该第一统计模型和该第二统计模型为高斯混合模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将该概率大于该指定阈值的每个像素作为该背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的该其他像素作为该物体的该精确区域的步骤包括：将该概率进行平滑处理；将该概率大于该指定阈值的每个像素作为该背景像素，并将每幅该些图像中该背景像素之外的该其他像素作为该物体的该精确区域；以及将该精确区域的边缘进行平滑处理。6.一种物体图像自动抠取系统，包括处理器和存储器，该存...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘峡壁，
申请(专利权)人：北京深境智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11