【技术实现步骤摘要】
一种人像分割方法及装置
[0001]本申请属于数字图像处理领域，尤其涉及一种人像分割方法及装置。
技术介绍
[0002]随着科技的发展，越来越多的人们依赖手机等移动设备进行拍摄照片和视频。然而受到移动设备的硬件性能等因素的限制，无法满足用户在视频聊天、电话会议等应用场景中对拍摄内容进行实时背景虚化和替换的需求。
[0003]现有技术中，在使用移动设备对包含人像的图像或视频实现背景虚化时，需要用户手动标记人像，才能实现背景虚化，但这样就无法达到对拍摄内容的全自动处理，以及在视频聊天等应用场景中满足用户需求。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种人像分割方法及装置，可以基于人像分割网络将图像或视频中的人像分割出来，解决现有技术中无法在计算能力有限的移动设备中实现全自动实时人像分割以将背景虚化和替换的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种人像分割方法，包括：
[0006]获取人像原始图像，人像原始图像的画面中包含人像；
[0007]将该人像原始图像输入人像分...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人像分割方法，其特征在于，包括：获取人像原始图像，所述人像原始图像的画面中包含人像；将所述人像原始图像输入人像分割网络进行处理，输出人像掩码图像；其中，所述人像分割网络包括编码模块、金字塔池化模块以及解码模块；将所述人像掩码图像以及所述人像原始图像输入图像修复模块进行处理，输出图像修复掩码图像；根据所述图像修复掩码图像将所述人像原始图像划分为人像图像以及背景图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述人像原始图像输入人像分割网络进行处理，输出人像掩码图像，包括：将所述人像原始图像输入所述编码模块中，采用所述编码模块对应的深度可分离卷积算法对所述人像原始图像进行多次卷积处理，输出N个下采样特征图像，所述N为大于2的整数；将第N个下采样特征图像输入所述金字塔池化模块进行处理，输出第N个上采样特征图像；将所述第N个上采样特征图像以及所述N个下采样特征图像中除所述第N个下采样特征图像之外的N-1个下采样特征图像输入所述解码模块进行处理，输出第一上采样特征图像；其中，所述解码模块包括N-1个解码单元，第M-1个解码单元用于根据第M个上采样特征图像以及第M-1个下采样特征图像确定第M-1个上采样特征图像，所述M为小于或等于N的整数且所述M大于0；对所述第一上采样特征图像进行图像掩码处理，得到人像掩码图像。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将第N个下采样特征图像输入所述金字塔池化模块进行处理，输出第N个上采样特征图像，包括：分别采用预设的多个不同尺度的卷积核对第N个下采样特征图像进行空洞卷积处理，得到多个空洞卷积特征图像，所述多个空洞卷积特征图像与所述多个不同尺度的卷积核一一对应；分别对每个所述空洞卷积特征图像进行卷积处理，得到与所述多个空洞卷积特征图像一一对应的多个待融合特征图像；将所述多个待融合特征图像进行特征融合，得到池化特征图像；将所述池化特征图像与所述第N个下采样特征图像进行通道拼接，得到第N个上采样特征图像。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述解码单元包括上采样层、特征融合层以及转换单元，所述根据第M个上采样特征图像以及第M-1个下采样特征图像确定第M-1个上采样特征图像，包括：将所述第M个上采样特征图像输入第M-1解码单元的上采样层中，对所述第M个上采样特征图像进行上采样特征映射，输出第M-1个初始特征图像；将所述第M-1个初始特征图像以及第M-1个下采样特征图像输入所述第M-1个解码单元的特征融合层中，对所述第M-1个初始特征图像以及所述第M-1个下采样特征图像进行特征融合，得到第M-1个上采样特征融合图像；将所述第M-1个上采样特征融合图像输入所述第M-1个解码单元的转换单元进行处理，
输出第M-1个上采样特征图像。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像修复模块包括至少两个串联的深度可分离卷积层，所述将所述人像掩码图像以及所述人像原始图像输入图像修复模块进行处理，得到图像修复掩码图像，包括：将所述人像掩码图像以及所述人像原始图像进行特征融合，得到特征融合图像；将所述特征融合图像输入所述至少两个串联的深度可分离卷积层进行处理，...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨坚伟，罗建平，凌健，
申请(专利权)人：TCL科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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