一种基于语义分割的图像trimap生成方法技术

本发明专利技术提供了一种基于语义分割的图像trimap生成方法，包括以下步骤：S1，获取海量原始图像数据与其标注数据；S2，对数据进行预处理，提取为RGB色空间的三维特征数据；S3，将三维特征数据输入深度神经网络模型进行训练，得到权重；S4，利用训练得到的模型权重对新图像进行预测，并使用条件随机场对结果进行优化，得到分割掩码图；S5，对步骤S4中产生的分割掩码图进行图像形态学处理，得到精确的原图trimap图。本发明专利技术的方法适用于任何前景物体，并且不局限于简单背景与复杂背景，在抗干扰与鲁棒性上非常优秀，产生的trimap精度高、速度快。

An image trimap generation method based on semantic segmentation

【技术实现步骤摘要】
一种基于语义分割的图像trimap生成方法
本专利技术涉及计算机视觉领域，主要针对imagematting中数据的输入准备，即原图与其trimap，此处特指一种基于语义分割的图像trimap生成方法。
技术介绍
Imagematting是在图像中将前景与背景分离，并从中提取出前景的技术。而Imagematting技术的输入需要两类数据，一类是图像原图，另一类是与原图对应的trimap图。所谓trimap图是一张灰度图，包含3种颜色，黑色为确定的背景，白色为确定的前景，灰色为未知区域。Imagematting所要做的就是计算未知区域，并且将其区分为前景或者背景。对于图像的原图非常容易获得，此处不再展开。但是要获取与原图对应的trimap图就不是一件容易的事。在文献[AutomaticTrimapGenerationforImageMatting]中，VikasGupta，ShanmuganathanRaman等人通过超像素分割与K-means聚类，结合传统的数字图像处理技术得到了原图的trimap，但是该方法在处理的过程中步骤复杂，并且对原图的环境背景要求较高。在中国专利[一种基于gr本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于语义分割的图像trimap生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取海量原始图像数据与其标注数据；步骤S2，对数据进行预处理，提取为RGB色空间的三维特征数据；步骤S3，将三维特征数据输入深度神经网络模型进行训练，得到权重；步骤S4，利用训练得到的模型权重对新图像进行预测，并使用条件随机场对结果进行优化，得到分割掩码图；步骤S5，对步骤S4中产生的分割掩码图进行图像形态学处理，得到精确的原图trimap图。

【技术特征摘要】
1.一种基于语义分割的图像trimap生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取海量原始图像数据与其标注数据；步骤S2，对数据进行预处理，提取为RGB色空间的三维特征数据；步骤S3，将三维特征数据输入深度神经网络模型进行训练，得到权重；步骤S4，利用训练得到的模型权重对新图像进行预测，并使用条件随机场对结果进行优化，得到分割掩码图；步骤S5，对步骤S4中产生的分割掩码图进行图像形态学处理，得到精确的原图trimap图。2.根据权利要求1所述的基于语义分割的图像trimap生成方法，其特征在于，步骤S5中，所述图像形态学处理选自泛洪填充、随机腐蚀和随机膨胀。3.根据权利要求1所述的基于语义分割的图像trimap生成方法，其特征在于，步骤S5具体为：第一步泛洪填充，接下来随机腐蚀，最后随机膨胀。4.根据权利要求2或3所述的基于语义分割的图像trimap生成方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡玉琛，李猛，仇文彬，
申请(专利权)人：上海尊溢商务信息咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31