图片处理方法、蒙版图片输出模型的训练方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114066907A(43)申请公布日2022.02.18(21)申请号202010907289.0G06N3/04(2006.01)(22)申请日2020.09.01G06N3/08(2006.01)G06T3/40(2006.01)(66)本国优先权数据G06T5/30(2006.01)202010798373.32020.08.10CN(71)申请人北京金山云网络技术有限公司地址100000北京市海淀区西二旗中路33号院4号楼6层006号(72)发明人余欢(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463代理人张延薇(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/12(2017.01)G06T7/194(2017.01)权利要求书3页说明书15页附图3页(54)发明名称图片处理方法、蒙版图片输出模型的训练方法和装置(57)摘要本发明提供了一种图片处理方法、蒙版图片输出模型的训练方法和装置，将目标图片的特征数据输入至预先训练完成的蒙版图片输出模型中，输出目标图片对应的蒙版图片；基于该蒙版图片，从目标图片中提取目标区域；其中的蒙版图片输出模型通过特征数据得到目标图片的初始蒙版；通过目标图片和初始蒙版得到待提取的目标区域的边缘区域；基于边缘区域和目标图片调整初始蒙版，得到蒙版图片。该输出模型在处理图片的特征数据的过程中，对得到的初始蒙版进行了二次调整，进一步的精细化了图片的边缘区域，能够实现对于发丝等细微纹理边缘的抠图精度，提高了抠图的精细度，进而提升图片的抠图效果。CN114066907ACN114066907A权利要求书1/3页1.一种图片处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图片的特征数据；将所述特征数据输入至预先训练完成的蒙版图片输出模型中，输出所述目标图片对应的蒙版图片；基于所述蒙版图片，从所述目标图片中提取目标区域；其中，所述蒙版图片输出模型用于：通过所述特征数据得到所述目标图片的初始蒙版；通过所述目标图片和所述初始蒙版得到待提取的目标区域的边缘区域；基于所述边缘区域和所述目标图片调整所述初始蒙版，得到所述蒙版图片。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述目标图片和所述初始蒙版得到待提取的目标区域的边缘区域的步骤，包括：将所述目标图片和所述初始蒙版进行第一拼接处理，得到第一拼接数据；对所述第一拼接数据进行第一卷积计算，得到所述第一拼接数据的第一数据特征；基于所述第一数据特征从所述目标图片中提取所述目标区域的边缘区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第一数据特征从所述目标图片中提取所述目标区域的边缘区域的步骤，包括：基于所述第一数据特征识别所述目标图片中的前景区域和背景区域；对所述前景区域的边缘进行腐蚀处理和膨胀处理，得到边缘区域；基于所述前景区域、所述背景区域和所述边缘区域，生成所述目标图片的区域标定图片；其中，所述区域标定图片用于指示所述目标图片中所述前景区域的位置、所述背景区域的位置以及所述边缘区域的位置；根据所述区域标定图片指示的所述边缘区域的位置，从所述目标图片中提取所述目标区域的边缘区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述边缘区域和所述目标图片调整所述初始蒙版，得到所述蒙版图片的步骤，包括：将所述目标图片和所述初始蒙版进行第二拼接处理，得到第二拼接数据；对所述第二拼接数据进行第二卷积计算，得到所述第二拼接数据的第二数据特征；通过所述第二数据特征和所述边缘区域，得到所述蒙版图片。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述第二数据特征和所述边缘区域，得到所述蒙版图片的步骤，包括：针对所述第二数据特征中的每个特征点，将所述第二数据特征中的该特征点的特征值，和用于指示所述边缘区域的位置的区域标定图片中与该特征点的位置相应位置上的值进行叠加处理，得到该特征点的叠加特征值；将每个所述特征点的叠加特征值组成叠加特征，通过预设的残差网络对所述叠加特征进行第三卷积运算，得到所述蒙版图片。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述特征数据得到所述目标图片的初始蒙版的步骤，包括：从所述特征数据中提取多层级特征；将所述多层级特征划分为多个层级组，将每个层级组中的层级特征进行第一融合处理，得到初始融合特征；其中，每个所述层级组中的层级相邻；所述初始融合特征的层级数2CN114066907A权利要求书2/3页与解码层的层级数相匹配；按照预设顺序对所述初始融合特征进行第二融合处理，输出所述初始蒙版。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，按照预设顺序对所述初始融合特征进行第二融合处理，输出所述初始蒙版的步骤，包括：对于最高层级的解码层，将所述初始融合