【技术实现步骤摘要】
图像分割方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本公开涉及人工智能
，具体为计算机视觉和深度学习
，可应用 于图像处理和图像识别场景，尤其涉及图像分割方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]图像分割，例如，人像分割是图像/视频编辑领域的基础技术之一，其作用是将 人像前景与背景分离，可以应用在视频背景切换等场景中。
[0003]但是对于视频图像，尤其是存在人物快速移动的视频图像，由于成像设备的限制， 图像中会存在运动模糊现象，导致图像分割边缘存在杂色，图像分割的效果较差。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种图像分割方法、装置、电子设备和存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种图像分割方法，包括：
[0006]获取待分割的视频图像帧；
[0007]将所述待分割的视频图像帧，输入图像分割模型，得到目标分割图像；其中，所 述目标分割图像中各元素用于指示所述视频图像帧中对应像素点属于前景物体的目 标分割置信度；
[0008]根...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，包括：获取待分割的视频图像帧；将所述待分割的视频图像帧，输入图像分割模型，得到目标分割图像；其中，所述目标分割图像中各元素用于指示所述视频图像帧中对应像素点属于前景物体的目标分割置信度；根据所述视频图像帧中包含的各候选区域的像素梯度和所述视频图像帧的像素梯度，确定所述视频图像帧中存在运动模糊的目标图像区域；根据设定阈值，对所述目标图像区域中各像素点对应的目标分割置信度进行修正；根据修正后的目标分割图像，对所述视频图像帧进行图像分割。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述视频图像帧中包含的各候选区域的像素梯度和所述视频图像帧的像素梯度，确定所述视频图像帧中存在运动模糊的目标图像区域，包括：确定各所述候选图像区域在各个设定方向上的像素梯度；根据各所述候选图像区域在各个设定方向上的像素梯度，确定各个所述候选图像区域的像素梯度方差；根据各所述候选图像区域的像素梯度方差，与所述视频图像帧的像素梯度方差的匹配程度，确定所述视频图像帧中存在运动模糊的目标图像区域。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据各所述候选图像区域的像素梯度方差，与所述视频图像帧的像素梯度方差的匹配程度，确定所述视频图像帧中存在运动模糊的目标图像区域之前，包括：获取设定大小的滑动窗口；将所述滑动窗口在所述视频图像帧中按照设定的步长移动，以确定所述视频图像帧中的多个候选图像区域。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述待分割的视频图像帧，输入图像分割模型，得到目标分割图像，包括：将所述视频图像帧，输入图像分割模型的分割网络，以得到初始分割图像和误差估计图；所述初始分割图像中各元素用于指示所述视频图像帧中对应像素点的初始分割置信度；误差估计图中各元素用于指示所述视频图像帧中对应像素点的初始分割置信度的估计误差；将所述视频图像帧、所述误差估计图和所述初始分割图像，输入所述图像分割模型的修正网络，得到所述目标分割图像；所述修正网络根据误差估计图和视频图像帧，输出各像素点的初始分割置信度的实际误差，根据实际误差对所述初始分割图像的初始分割置信度进行修正，得到目标分割图像；目标分割图像中各元素用于指示所述视频图像帧中对应像素点的目标分割置信度。5.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据设定阈值，对所述目标图像区域中各像素点对应的目标分割置信度进行修正，包括：将所述目标图像区域中各像素点对应的目标分割置信度与设定阈值比较；将目标分割置信度小于设定阈值的各所述像素点的目标分割置信度设置为设定值。6.如权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：
获取训练样本图像；所述训练样本图像的背景为设定颜色的纯背景；根据所述训练样本图像，对所述图像分割模型进行训练。7.一种图像分割装置，包括：获取模块，用于获取待分割的视频图像帧；识别模块，用于将所述待分割的视频图像帧，输入图像分割模型，得到目标分割图像；其中，所述目标分割图像中...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭汉奇，洪智滨，胡天舒，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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