图像分割方法及其装置制造方法及图纸

本申请公开了一种图像分割方法及其装置，属于图像处理领域，该方法包括：将第一图像输入基底系数预测模型，得到M个第一基底系数，其中，M个第一基底系数与基底系数预测模型对应的M个第一分割基底一一对应，基底系数预测模型是基于多个图像分割样本训练得到的，M为正整数；采用第一基底系数对其对应的第一分割基底的第一基底特征向量进行加权计算，得到M个目标基底特征向量，其中，M个第一分割基底的第一基底特征向量是从多个图像分割样本中提取的；根据M个目标基底特征向量，对第一图像中的图像主体进行分割。图像主体进行分割。图像主体进行分割。

【技术实现步骤摘要】
图像分割方法及其装置


[0001]本申请属于图像处理领域，具体涉及一种图像分割方法及其装置。

技术介绍

[0002]随着电子技术的发展，电子设备的功能越来越丰富，例如，电子设备可以对图像执行图像主体的分割预测。
[0003]具体地，在现有技术中，电子设备可以先根据图像中各像素点的像素信息，预测各像素点对应的分割值，并根据图像中所有像素点对应的分割值，确定图像的图像主体。
[0004]然而，按照上述方法，由于需要分别预测图像中各像素点的分割值，因此可能导致预测图像中的图像主体的分割结果计算量较大，从而导致预测图像中图像主体的分割结果的耗时较长。

技术实现思路

[0005]本申请实施例的目的是提供一种图像分割方法及其装置，能够减少对图像中图像主体进行分割的耗时，提高分割速度。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种图像分割方法，该方法包括：将第一图像输入基底系数预测模型，得到M个第一基底系数，其中，M个第一基底系数与基底系数预测模型对应的M个第一分割基底一一对应，基底系数预测模型是基于多个图像分割样本训本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：将第一图像输入基底系数预测模型，得到M个第一基底系数，其中，所述M个第一基底系数与所述基底系数预测模型对应的M个第一分割基底一一对应，所述基底系数预测模型是基于多个图像分割样本训练得到的，M为正整数；采用所述第一基底系数对其对应的第一分割基底的第一基底特征向量进行加权计算，得到M个目标基底特征向量，其中，所述M个第一分割基底的第一基底特征向量是从所述多个图像分割样本中提取的；根据所述M个目标基底特征向量，对所述第一图像中的图像主体进行分割。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一图像输入基底系数预测模型，得到M个第一基底系数之前，所述方法还包括：获取所述多个图像分割样本的图像特征信息，其中，所述多个图像分割样本中每个图像分割样本的图像特征信息包括：与其对应的初始分割基底的基底特征向量，与所述初始分割基底对应的初始基底系数；基于所述多个图像分割样本的图像特征信息，确定所述M个第一基底特征向量，所述M个第一基底特征向量与所述M个第一分割基底一一对应。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述多个图像分割样本的图像特征信息之后，所述方法还包括：根据所述每个图像分割样本中的图像特征信息及所述M个第一分割基底的M个第一基底特征向量，确定所述每个图像分割样本对应的基底系数向量，所述基底系数向量中包含与所述M个第一分割基底一一对应的M个第二基底系数；采用所述多个图像分割样本及所述多个图像分割样本对应的基底系数向量，训练神经网络模型，以得到所述基底系数预测模型。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将第一图像输入基底系数预测模型，得到M个第一基底系数之前，所述方法还包括：对多个初始图像分割样本中N个初始图像分割样本的图像主体进行姿态变形处理，得到与所述N个初始图像分割样本一一对应的N个变形图像分割样本；其中，所述多个图像分割样本包括所述N个变形图像分割样本和所述多个初始图像分割样本，N为正整数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一图像输入基底系数预测模型，得到M个第一基底系数之前，所述方法还包括：对第二图像进行裁剪，得到所述第一图像，所述第二图像包含第一图像主体，所述第一图像主体位于所述第一图像的目标区域；所述根据所述M个目标基底特征向量，对所述第一图像中的图像主体进行分割之后，所述方法还包括：基于所述第二图像中的裁剪坐标以及所述第二图像，对所述第一图像对应的图像主体分割结果进行尺度还原处理，得到所述第二图像对应的图像主体分割结果；其中，所述第一图像对应的图像主体分割结果是根据所述M个目标基底特征向量对所述第一图像中的图像主体进行分割得到的。6.一种图像分割装置，其特征在于，所述装置包括：处理模块；
所述处理模块，用于将第一图像输入基底系数预测模型，得到M个...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜天明，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：