一种前景图像的提取方法、设备及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种前景图像的提取方法、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：通过获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵；获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换；获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像；根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正。实现了一种高效的前景图像提取方案，极大地提高了前景图像的提取精度，增强了用户对于景深拍摄功能的使用体验。验。验。

【技术实现步骤摘要】
一种前景图像的提取方法、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及移动通信领域，尤其涉及一种前景图像的提取方法、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术中，随着智能终端设备的拍摄技术不断发展，用户对于景深拍摄的功能需求也越来越高。基于现有的景深拍摄原理，在所推出的各类景深拍摄的衍生功能中，待解决的难点在于对前景图像的提取，而如何提高景深拍摄过程中，对于前景图像提取的精准度，成为目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本专利技术提出了一种前景图像的提取方法，该方法包括：
[0004]获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵。
[0005]获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换。
[0006]获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像。
[0007]根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正。
[0008]可选地，所述获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵，包括：
[0009]通过预设的深度摄像头获取当前取景的红外图像，以及通过预设的彩色镜头获取所述当前取景的色彩图像。
[0010]通过快速特征点提取和描述的算法，对所述红外图像与所述彩色图像的特征点进行匹配，计算得到所述特征点的所述变换矩阵。
[0011]可选地，所述获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换，包括：
[0012]通过深度学习获取所述色彩图像中的前景轮廓信息。
[0013]通过所述变换矩阵将所述前景轮廓信息中的平面目标点投影至所述红外图像，得到所述平面目标点在所述红外图像中的目标点坐标。
[0014]可选地，所述获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像，包括：
[0015]将所述深度图像设为A，以及，将所述梯度图像设为D。
[0016]根据所述深度图像计算得到所述梯度图像：
[0017][0018]其中，(i，j)是所述目标点坐标，梯度图像D(i，j)是所述深度图像的像素在(i，j)和(i
‑
1，j
‑
1)的差值。
[0019]可选地，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，包括：
[0020]预设与所述深度突变对应的阈值T，其中，所述阈值T表示为D(k1，k2)。
[0021]在所述梯度图像D(i，j)>所述阈值T时，确定所述深度图像A在(i，j)的位置存在所述深度突变。
[0022]可选地，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，还包括：
[0023]根据所述深度突变确定当前前景的边缘信息，并将所述边缘信息保存至坐标列表。
[0024]遍历所述坐标列表内的所有坐标，并在横坐标方向取一预设的邻域。
[0025]可选地，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，还包括：
[0026]判断所述坐标列表内的横坐标是否处于所述邻域对应的范围。
[0027]在所述横坐标处于所述范围时，将对应的所述坐标的像素值置零。
[0028]可选地，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正之后，包括：
[0029]根据修正后的所述前景掩模图像在所述当前前景和当前背景的过渡区设置不确定区域。
[0030]通过预设的抠图算法将所述不确定区域内的像素点划分为所述当前前景或者所述当前背景。
[0031]本专利技术还提出了一种前景图像的提取设备，该设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的前景图像的提取方法的步骤。
[0032]本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有前景图像的提取程序，前景图像的提取程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的前景图像的提取方法的步骤。
[0033]实施本专利技术的前景图像的提取方法、设备及计算机可读存储介质，通过获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵；获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换；获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像；根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正。实现了一种高效的前景图像提取方案，极大地提高了前景图像的提取精度，增强了用户对于景深拍摄功能的使用体验。
附图说明
[0034]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0035]图1是本专利技术涉及的一种移动终端的硬件结构示意图；
[0036]图2是本专利技术实施例提供的一种通信网络系统架构图；
[0037]图3是本专利技术前景图像的提取方法第一实施例的流程图；
[0038]图4是本专利技术前景图像的提取方法第二实施例的第一流程图；
[0039]图5是本专利技术前景图像的提取方法第二实施例的第二流程图；
[0040]图6是本专利技术前景图像的提取方法第三实施例的第一流程图；
[0041]图7是本专利技术前景图像的提取方法第三实施例的第二流程图；
[0042]图8是本专利技术前景图像的提取方法第三实施例的第三流程图；
[0043]图9是本专利技术前景图像的提取方法第三实施例的第四流程图；
[0044]图10是本专利技术前景图像的提取方法第三实施例的第五流程图；
[0045]图11是本专利技术前景图像的提取方法第一实施例的人像前景图像提取示意图；
[0046]图12是本专利技术前景图像的提取方法第二实施例的特征点匹配示意图；
[0047]图13是本专利技术前景图像的提取方法第二实施例的两种融合的比对示意图；
[0048]图14是本专利技术前景图像的提取方法第三实施例的梯度图像示意图；
[0049]图15是本专利技术前景图像的提取方法第三实施例的不确定区域示意图。
具体实施方式
[0050]应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0051]在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
[0052]终端可以以各种形式来实施。例如，本专利技术中描述的终端可以包括诸如手机、平板本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种前景图像的提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵；获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换；获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像；根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正。2.根据权利要求1所述的前景图像的提取方法，其特征在于，所述获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵，包括：通过预设的深度摄像头获取当前取景的红外图像，以及通过预设的彩色镜头获取所述当前取景的色彩图像；通过快速特征点提取和描述的算法，对所述红外图像与所述彩色图像的特征点进行匹配，计算得到所述特征点的所述变换矩阵。3.根据权利要求2所述的前景图像的提取方法，其特征在于，所述获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换，包括：通过深度学习获取所述色彩图像中的前景轮廓信息；通过所述变换矩阵将所述前景轮廓信息中的平面目标点投影至所述红外图像，得到所述平面目标点在所述红外图像中的目标点坐标。4.根据权利要求3所述的前景图像的提取方法，其特征在于，所述获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像，包括：将所述深度图像设为A，以及，将所述梯度图像设为D；根据所述深度图像计算得到所述梯度图像：其中，(i，j)是所述目标点坐标，梯度图像D(i，j)是所述深度图像的像素在(i，j)和(i
‑
1，j
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：徐爱辉，
申请(专利权)人：努比亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：