【技术实现步骤摘要】
基于背景幕抠图和融合的方法和系统
本专利技术涉及图像处理
，具体地，涉及基于背景幕抠图和融合的方法和系统。
技术介绍
抠图是指从图像或视频序列中精确地提取出前景对象的一种技术。抠图技术作为视觉特效领域的一种关键技术，被广泛地应用于图像编辑和电影制作等领域。但由于抠图问题的欠约束性，求解该问题时需要增加额外的约束条件，因此在影视制作中，通常采用蓝幕或者绿幕作为拍摄背景，以此来降低该问题的求解难度。专利文献CN107180238A公开了一种智能终端的图像预览装置及方法，启动智能终端拍摄模块，捕获包含目标人物的目标图像，在目标图像中识别目标人物的人脸，获取目标人物的位置信息，按照人体常规比例或者预设的人物身材参数，根据位置信息锁定人物轮廓，由一绿幕替换人物轮廓外的背景，提取人物轮廓内的人物图像，并发送至包括在智能终端内或与智能终端连接的全息投影模块，全息投影模块在目标人物的周边投射出所述目标人物的立体图像。然而，传统的抠图技术普遍还存在抠图不准确，对于难以区分背景和前景的区域(识别过程中会产生背景区域、前景区域以及无法识别的未知区域)容易遗失前景或者混入背景，且抠图的效率较差。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于背景幕抠图和融合的方法和系统。根据本专利技术提供的一种基于背景幕抠图和融合的方法，包括：背景颜色获取步骤：获取图像或视频中背景的颜色；初始alpha值确定步骤：通过计算像素颜色和背景色的RGB空间的距离和夹角，确定初始...
【技术保护点】
1.一种基于背景幕抠图和融合的方法，其特征在于，包括：/n背景颜色获取步骤：获取图像或视频中背景的颜色；/n初始alpha值确定步骤：通过计算像素颜色和背景色的RGB空间的距离和夹角，确定初始像素的初始alpha值，得到alpha图像；/n二值化步骤：根据设定的alpha值的阈值，对alpha图像进行二值化处理；/n优化步骤：利用形态学优化二值化处理后的alpha图像，得到三分图；/n共享样本点步骤：对得到的三分图执行共享样本点算法，得到最终的前景色和alpha值。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于背景幕抠图和融合的方法，其特征在于，包括：
背景颜色获取步骤：获取图像或视频中背景的颜色；
初始alpha值确定步骤：通过计算像素颜色和背景色的RGB空间的距离和夹角，确定初始像素的初始alpha值，得到alpha图像；
二值化步骤：根据设定的alpha值的阈值，对alpha图像进行二值化处理；
优化步骤：利用形态学优化二值化处理后的alpha图像，得到三分图；
共享样本点步骤：对得到的三分图执行共享样本点算法，得到最终的前景色和alpha值。
2.根据权利要求1所述的基于背景幕抠图和融合的方法，其特征在于，所述背景颜色获取步骤包括两种：
A、分别统计图像或视频中RGB三个通道的直方图，选取RGB概率最大的为背景颜色值；
B、直接获取用户所选择的背景颜色值。
3.根据权利要求1所述的基于背景幕抠图和融合的方法，其特征在于，所述初始alpha值确定步骤包括：
第i个像素的像素色Ci与背景色Cb的距离di：
第i个像素的像素色Ci与背景色Cb的夹角cosθi：
第i个像素的初始alpha值αi：
其中，
4.根据权利要求1所述的基于背景幕抠图和融合的方法，其特征在于，所述优化步骤包括：
A、分别对前景区域、背景区域，执行一次开运算，连接局部不连续的区域；
B、分别对前景区域、背景区域，执行尺寸为扩展区域rc的腐蚀操作。
5.根据权利要求1所述的基于背景幕抠图和融合的方法，其特征在于，所述共享样本点步骤包括：
对于每一个未知区域中的点p：
A、从p点出发的4个等角距射线方向，分别找到距离p点最近的前景点和背景点,并将这些前景点组成集合背景点组成集合对计算p到s的能量函数并得到p属于前景区域Tf的概率其中，为两点的颜色差异，为两点的距离，Ep(b)为点b到点p的能量函数，Ep(f)为点p到点f的能量函数；
B、对任意对
-计算颜色失真为使最小的取值，为点fip的颜色，为点的颜色；
-计算PFp和不一致性参数
-综合颜色失真、不一致性参数和位置关系：
为目标函数，Np为颜色失真度函数，Ap为不一致性参数，Dp为fip、和p点的直线距离；
C、选择使最小的颜色对分别作为前景色和背景色；
D、对p的10x10领域内的所有q∈Tunknown的颜色对Tunknown为未知区域，计算相对p点的颜色失真度，选择失真度最小的颜色对作为p的新的颜色对；
E、将所有颜色对和相应的透明度做高斯平滑，输出最终的前景色和alpha值。
技术研发人员：邓海峰，曹康文，李欢，
申请(专利权)人：上海影卓信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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