一种基于像素级别分离行人图片背景的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于像素级别分离行人图片背景的方法及装置，该方法获取多个行人图像样本，将所述行人图像样本调整成统一大小样式，生成图像分割训练库；将所述训练库中的每个行人图像样本做像素级的标注，将其中包含行人的像素部分用第一预设颜色标注，其余部分用第二预设颜色标注；通过仿视觉皮层网络建立像素级别分割模型，根据像素级别分割模型去分割图像，去掉行人图片背景，有效的排除了行人识别和分类中因为背景的杂乱等带来的干扰。行人图片背景的复杂性一直是影响识别率的主要因素，本发明专利技术利用图像分割技术对每个像素点进行分类，将行人部分对应的像素点保留下来，而将非行人部分对应的像素点屏蔽掉，从而实现提高行人样本的辨识度。

A Method and Device for Separating Pedestrian Picture Background Based on Pixel Level

【技术实现步骤摘要】
一种基于像素级别分离行人图片背景的方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种基于像素级别分离行人图片背景的方法及装置。
技术介绍
随着人们对社会公共安全的日益关注以及大规模视频采集技术的快速发展。大量的摄像设备被安装在学校、街道、商场、地铁等人口密集的公共场所。而这些人群密集的场所往往会出现意想不到的危险。人工难以应对海量的增长的视频数据，因此行人再识别与行人属性分类的应用需求应运而生。行人再识别要处理的问题即是在两个不同摄像头下或者同一摄像头跨时间下找出同一行人。而这一问题的挑战性主要在于样本的复杂性，比如拍摄角度改变、光照影响、背景杂乱及遮挡、行人姿势的不确定性等因素都会导致样本的复杂性，行人属性分类处理的问题主要是对图片中行人进行如性别、衣服颜色等的分类。现在主流的方法就是利用仿视觉皮层对样本图片进行训练，提取图片的特征信息。这种仿视觉皮层方法较传统的方法相比有许多优势，首先，这种方法不需要人工设计特征提取器，而是机器自动学习到，适合变化多端的数据，具有非常优良的泛化能力和鲁棒性。其次，只需少量的人工介入。但在行人再识别和行人属性分类中图片背景变化仍是影响识别率的一大瓶颈。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于像素级别分离行人图片背景的方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种基于像素级别分离行人图片背景的方法，包括：获取多个行人图像样本，将所述行人图像样本调整成统一大小样式，生成图像分割训练库；将所述训练库中的每个行人图像样本做像素级的标注，将其中包含行人的像素部分用第一预设颜色标注，其余部分用第二预设颜色标注；将所述训练库中的行人图像样本和标注后的行人图像样本，放入仿视觉皮层网络中学习，建立像素级别分割模型；利用所述像素级别分割模型，对待识别行人图像进行像素级别分割。在一个实施例中，利用所述像素级别分割模型，对待识别行人图像进行像素级别分割，包括：根据所述像素级别分割模型将待识别行人图像做分割，得到原图的mask；将所述得到原图的mask与原图做映射，将图片中行人部分保留下来，而将背景映射成为黑色。在一个实施例中，还包括：将保留下来的图片中行人部分图像，放入仿视觉皮层网络中提取特征，完善所述像素级别分割模型。在一个实施例中，将所述训练库中的每个行人图像样本做像素级的标注，将其中包含行人的像素部分用第一预设颜色标注，其余部分用第二预设颜色标注，包括：对所述训练库中的每个行人图像样本的每一像素点进行判断，当该像素点属于行人，则用第一预设颜色标注，若不属于行人，则用第二预设颜色标注。在一个实施例中，所述第一预设颜色为红色，所述第二预设颜色为黑色。第二方面，本专利技术实施例提供一种基于像素级别分离行人图片背景的装置，包括：获取生成模块，用于获取多个行人图像样本，将所述行人图像样本调整成统一大小样式，生成图像分割训练库；标注模块，用于将所述训练库中的每个行人图像样本做像素级的标注，将其中包含行人的像素部分用第一预设颜色标注，其余部分用第二预设颜色标注；建立模块，用于将所述训练库中的行人图像样本和标注后的行人图像样本，放入仿视觉皮层网络中学习，建立像素级别分割模型；识别模块，用于利用所述像素级别分割模型，对待识别行人图像进行像素级别分割。在一个实施例中，所述识别模块，包括：分割子模块，用于根据所述像素级别分割模型将待识别行人图像做分割，得到原图的mask；映射模块，用于将所述得到原图的mask与原图做映射，将图片中行人部分保留下来，而将背景映射成为黑色。在一个实施例中，还包括：完善模块，用于将保留下来的图片中行人部分图像，放入仿视觉皮层网络中提取特征，完善所述像素级别分割模型。在一个实施例中，所述标注模块，具体用于对所述训练库中的每个行人图像样本的每一像素点进行判断，当该像素点属于行人，则用第一预设颜色标注，若不属于行人，则用第二预设颜色标注。在一个实施例中，所述标注模块中，所述第一预设颜色为红色，所述第二预设颜色为黑色。本专利技术实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：本专利技术实施例提供的基于像素级别分离行人图片背景的方法及装置，该方法通过仿视觉皮层网络建立像素级别分割模型，根据像素级别分割模型去分割图像，去掉行人图片背景，有效的排除了行人识别和分类中因为背景的杂乱等带来的干扰。行人图片背景的复杂性一直是影响识别率的主要因素，本专利技术利用图像分割技术对每个像素点进行分类，将行人部分对应的像素点保留下来，而将非行人部分对应的像素点屏蔽掉，从而实现提高行人样本的辨识度。进一步地，再利用这种无背景的行人图片放入仿视觉皮层网络中提取特征，使其在不断的在学习中，为后续的行人再识别、行人属性分类等提高准确率。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术实施例提供的基于像素级别分离行人图片背景的方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的步骤S104的流程图；图3为本专利技术实施例提供的去掉行人图片背景的示意图；图4为本专利技术实施例提供的基于像素级别分离行人图片背景的装置的框图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。参照图1所示，本专利技术实施例提供的基于像素级别分离行人图片背景的方法，利用像素级别分割技术去掉行人图片背景，包括以下步骤：S101、获取多个行人图像样本，将所述行人图像样本调整成统一大小样式，生成图像分割训练库。本专利技术所述的图像，可以理解为包括视频和图片，比如通过获取公共场所摄像设备所采集的视频截图或照片，因获取的设备不同，所采集图像的像素比例、图像大小、分辨率等参数可能均不相同，本步骤中将上述这些视频截图或照片resize(调整)成统一大小，比如可以调整到400x300像素尺寸，可以不顾及原来图片的宽高比，调整大小后的图片可能会出现变形；也可以调整成图片宽度为400像素，高度按比例自动调节；还可以调整成图片高度为400像素，宽度按比例自动调节。进一步地，可以变换为统一格式，比如bmp,jpg,png,tiff,gif等，本公开实施例对此不做限定。调整成统一大小样式后，比如存储到数据库，该数据库可称为图像分割训练库。S102、将所述训练库中的每个行人图像样本做像素级的标注，将其中包含行人的像素部分用第一预设颜色标注，其余部分用第二预设颜色标注。本步骤中，像素级别的分类例如：1)语义级别图像分割(semanticimagesegmentation),最终要得到对应位置每个像素的分类结果。2)边缘检测,相当于对每个像素做一次二分类(是边缘或不是边缘)。以语义图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于像素级别分离行人图片背景的方法，其特征在于，包括：获取多个行人图像样本，将所述行人图像样本调整成统一大小样式，生成图像分割训练库；将所述训练库中的每个行人图像样本做像素级的标注，将其中包含行人的像素部分用第一预设颜色标注，其余部分用第二预设颜色标注；将所述训练库中的行人图像样本和标注后的行人图像样本，放入仿视觉皮层网络中学习，建立像素级别分割模型；利用所述像素级别分割模型，对待识别行人图像进行像素级别分割。

【技术特征摘要】
1.一种基于像素级别分离行人图片背景的方法，其特征在于，包括：获取多个行人图像样本，将所述行人图像样本调整成统一大小样式，生成图像分割训练库；将所述训练库中的每个行人图像样本做像素级的标注，将其中包含行人的像素部分用第一预设颜色标注，其余部分用第二预设颜色标注；将所述训练库中的行人图像样本和标注后的行人图像样本，放入仿视觉皮层网络中学习，建立像素级别分割模型；利用所述像素级别分割模型，对待识别行人图像进行像素级别分割。2.如权利要求1所述的基于像素级别分离行人图片背景的方法，其特征在于，利用所述像素级别分割模型，对待识别行人图像进行像素级别分割，包括：根据所述像素级别分割模型将待识别行人图像做分割，得到原图的mask；将所述得到原图的mask与原图做映射，将图片中行人部分保留下来，而将背景映射成为黑色。3.如权利要求2所述的基于像素级别分离行人图片背景的方法，其特征在于，还包括：将保留下来的图片中行人部分图像，放入仿视觉皮层网络中提取特征，完善所述像素级别分割模型。4.如权利要求1所述的基于像素级别分离行人图片背景的方法，其特征在于，将所述训练库中的每个行人图像样本做像素级的标注，将其中包含行人的像素部分用第一预设颜色标注，其余部分用第二预设颜色标注，包括：对所述训练库中的每个行人图像样本的每一像素点进行判断，当该像素点属于行人，则用第一预设颜色标注，若不属于行人，则用第二预设颜色标注。5.如权利要求4所述的基于像素级别分离行人图片背景的方法，其特征在于，所述第一预设颜色为红色，所述第二预...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晓东，库浩华，
申请(专利权)人：桂林远望智能通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西,45