一种基于图割和均值偏移的证件照人像分割方法技术

本发明专利技术基于图割和均值偏移的证件照人像分割方法，步骤如下：1、建立人像图像训练数据集，搜集正面人像原始图像，标记半身人像外轮廓区域，计算人像外轮廓区域概率图；2、获取轮廓分布图的内外轮廓，使用255分别填充此内外轮廓，沿外轮廓向内侧腐蚀W1像素得图像A，沿内轮廓向外膨胀W2像素得图像B，二者差值C为未知区域。将B和C分别映射到模板M中，作为最终分割模板。3、基于人像模板图M使用图割方法得人像分割结果label_a；4、通过均值偏移方法对图像进行区域分割，得到分割区域图像label_b；5、根据图割结果和均值偏移结果建立分割的概率图layer；6、根据概率图layer的分布，优化label_a的分割结果，获取最终结果R。本发明专利技术能有效提高人像分割的准确率。

An image segmentation method based on graph cut and mean shift

【技术实现步骤摘要】
一种基于图割和均值偏移的证件照人像分割方法
本专利技术涉及图像分割领域，具体涉及一种基于图割和均值偏移的证件照人像分割方法。
技术介绍
图像分割是把图像分成若干个具有独特性质和鲜明特征的区域并提取出有价值目标的过程，而目标划分的标准由具体任务来确定。它是图像处理和计算机视觉领域中一个重要研究问题。在分割算法中，可以利用的特征信息有很多，比如颜色信息、位置信息和纹理信息，也可以利用深度学习方法提取出图像的深层信息来获取语义信息。获取多样化的信息有助于得到更加准确的图像分割结果，是计算机视觉技术实现市场应用的重要保证。半身人像的分割方法在生产生活中有广泛地应用，比如实现人像证件照等针对人像的图像处理任务。通常的交互式图像分割方法，需要用户提供种子点标记目标候选区域，或者大致绘制出待分割目标包含的区域。作为一种经典的交互式分割方法，图割方法能灵活地根据用户提供的种子点实现目标分割，但可能忽略图像的局部信息分布，且较依赖种子点的划分，在具体应用中仍有缺陷。对于人像分割任务，需要根据人像的分布特征，准确估计图像中人像的候选区域，提高计算精度。近年本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图割和均值偏移的证件照人像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、建立原始人像图像数据集，在人像原始图像中截取包含头部和上半身的局部图像，规范人像在图像中的比例和位置；标注半身人像数据集中的人像轮廓，其中人像轮廓区域设定像素值为1，其余区域设定为0；在图层中累加上述标注区域，获取像素值分布哈希表，将哈希表的值归一化到0-1之间，获取每个像素被标记为人像轮廓的概率值，以这个概率值作为图像像素，得到人像轮廓概率模板图P；/nS2、根据人像轮廓概率模板图P，使用0、128、255三个值创建分割掩膜图像M，M的长宽与半身人像图像的长宽一致；/nS3、对任意一幅原始图像I，利用步骤S1...

【技术特征摘要】
1.一种基于图割和均值偏移的证件照人像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立原始人像图像数据集，在人像原始图像中截取包含头部和上半身的局部图像，规范人像在图像中的比例和位置；标注半身人像数据集中的人像轮廓，其中人像轮廓区域设定像素值为1，其余区域设定为0；在图层中累加上述标注区域，获取像素值分布哈希表，将哈希表的值归一化到0-1之间，获取每个像素被标记为人像轮廓的概率值，以这个概率值作为图像像素，得到人像轮廓概率模板图P；
S2、根据人像轮廓概率模板图P，使用0、128、255三个值创建分割掩膜图像M，M的长宽与半身人像图像的长宽一致；
S3、对任意一幅原始图像I，利用步骤S1中的方法截取半身人像图像I’，结合S2中获取的人像分割模板图M，利用图割(Graphcuts)方法计算I’的人像分割结果label_a，label_a中人像前景像素值为255，背景像素值为0；
S4、对S3中半身人像图像I’，利用均值偏移方法进行分割，得到包含若干个分割区域的图像label_b；
S5、对label_b中每个区域计算其包含的像素在label_a中对应位置被标记成人像前景的比例，即计算每个区域被标记成人像的像素个数占该区域像素总数的比值，作为该区域的人像分布概率值，所有概率值区域的集合，组成layer图，layer的长宽与laber_b一致；
S6、根据人像区域分布概率layer，优化label_b对应的分割结果，作为最终结果R，R的长宽与label_b的长宽一致。


2.根据权利要求1所述的一种基于图割和均值偏移的证件照人像分割方法，其特征在于，在步骤S1中，规范人像在图像中的比例和位置，具体的方法为：对一幅原始图像I采用人脸检测算法，得到人...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭博，盛凯，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51