一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法技术

本发明专利技术公开一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法，首先通过基于ResNet结构编码器对秦腔图片信息进行编码处理，编码信息由全局模块和细节模块共享，全局模块用五个卷积块作为解码器，同时通过基于空洞空间金字塔池化增强感受野，实现多尺度信息提取，更大范围捕获图像上下文信息，并通过逐元素求和连接到每个卷积块；细节模块同样使用五个卷积块作为解码器，通过基于ECA

【技术实现步骤摘要】
一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法


[0001]本专利技术属于计算机图形学处理
，具体涉及一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法。

技术介绍

[0002]秦腔艺术作为陕甘一带重要的戏曲剧种，具有极高的研究价值，为研究秦地千年文化传承起着重要作用。当下基于传统艺术的创作不断推陈出新，对艺术素材的加工凸显出其重要作用，现存的秦腔艺术素材中，以人像为主的图像视频等素材成为重要的艺术来源，基于深度学习的图像分割技术时对此类素材加工的首要方式。
[0003]目前，图像分割技术几经发展，从最初的基于交互方式的分割技术到基于三元图(trimap)作为先验信息的方式，再到输入背景图为辅助信息的方式，如今图像分割技术仅通过输入原始图像便可以实现对与人像信息的提取。但由于先验信息的缺失，基于深度学习的网络结构在对于单张图像的处理上仍存在着许多问题。在现有技术中，GFMnet可以实现对于动物图像信息进行端到端的图像分割，但其在人像的处理上，尤其对于像秦腔演员佩戴的复杂的头饰的分割上表现较差，对于全局信息的处理也不够精确，很多细节信息没有显示。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：搜集以秦腔戏曲人物为前景的高分辨率图像作为数据集；步骤二：使用Pytorch构建改进后的AE
‑
GFMNet网络，AE
‑
GFMNet网络由编码器
‑
解码器组成，其中编码器由两个后续解码器共享，AE
‑
GFMNet网络结构如公式(1)；I
i
＝α
i
F
i
+(1
‑
α
i
)B
i
ꢀꢀꢀꢀ
(1)式中，I
i
为输入图像，α
i
为从每个像素中预测的具有前景概率的alpha matte值，α∈[0，1]，F
i
为图像I
i
的前景，B
i
为图像I
i
的背景；编码器由ResNet34作为主干结构，分辨率逐次减半，编码...

【专利技术属性】
技术研发人员：周明全，杨雪，冯龙，周蓬勃，刘阳洋，刘雨萌，武浩东，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：