CN109035253A - 一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法，其特征在于，包括步骤：S1：采集待抠图图像数据集；S2：构建用于自动图像抠图的深度学习模型；S3：利用采集的数据集对深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型；S4：对于待抠图的图像，直接将其输入训练完成的深度学习模型，即可快速得到前景目标图像。本发明提出的抠图算法可自动提取前景目标，免去了复杂的用户交互操作，完全全自动抠图过程，操作简单方便，抠图时间短，抠图精度高。

Description

一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其是涉及一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法。
背景技术
“抠图”是图像处理中最常用的操作之一，是指从静态图像或者连续的视频序列中精确地将感兴趣的前景对象从背景中分离出来的过程。在封面杂质、影视动画制作、虚拟现实、插图设计等领域有着广泛而深入的应用。
具体地，通过估计图像中每个像素的颜色和透明度信息来从背景中提取前景对象。像素的透明度值被称为α值，而所有像素透明度组成的图像被称为α掩码图。具体的关系如下：
I＝αF+(1-α)B
其中，I表示实际图像中的颜色值，F表示前景颜色值，B表示背景颜色值，α称为前景不透明度，取值范围为[0,1]，其中前景区域的不透明度α＝1，背景区域的不透明度α＝0，而在未知区域即前景目标和背景区域的过渡区域，α取(0,1)之间的值。所谓抠图，就是在已知实际图像I的情况下，求取前景F、背景B和不透明度α的过程。I、F、B均为三维向量，方程需要根据3个已知量求取其余7个未知量，因此是一个高度欠约束问题。
现有技术中，大多数抠图算法都要求用户通过交互的方式提供已知信息作为输入。如要求用户为每一幅图像指定确定的前景区、确定的背景区和待计算的未知区域，这种具有三种不同标记区域的三元图称为Trimap图。或者要求用简单的画笔标记出图像中的一部分前景像素和背景像素，如GrabCut抠图、简易抠图等。这两种方式往往由于用户交互复杂、图像的先验假设过多、计算量大的缺陷，从而限制了应用范围，增加了使用难度，同时耗费大量的人力与时间。
发明内容
本发明提供了一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法，包括步骤：
S1：采集待抠图图像数据集；
S2：构建用于自动图像抠图的深度学习模型；
S3：利用采集的数据集对深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型；
S4：对于待抠图的图像，直接将其输入训练完成的深度学习模型，即可快速得到前景目标图像。
优选地，所述步骤S1中的所述数据集包括10000至30000张图像大小为256×256的待抠图图像。
优选地，所述深度学习模型包括语义分割子网络、全连接条件随机场子网络、自动图像抠图子网络。
优选地，所述自动图像抠图子网络包括步骤：
步骤一：将全连接条件随机场子网络输出的分割图像进行二值化处理，并结合形态学操作得到三元图；
步骤二：通过颜色和梯度等信息修正三元图；
步骤三：基于三元图和待抠图图像，采用经典的贝叶斯抠图算法即可得到前景目标图像。
附图说明
图1是本发明一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法的流程图；
图2是本发明用于自动图像抠图的深度学习模型；
图3是本发明获取的三元图示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
如图1所示，本实施例提供的一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法，包括如下步骤：
S1：采集待抠图图像数据集。
在具体实施过程中，利用拍摄设备采集10000至30000张待抠图图像，图像大小为256×256，作为深度学习模型训练数据集。
S2：构建用于自动图像抠图的深度学习模型。
所述深度学习模型包括语义分割子网络、全连接条件随机场子网络、自动图像抠图子网络。该深度学习模型如图2所示，输入是大小为256×256的待抠图图像，语义分割子网络包括编码部分、解码部分以及跳跃结构，其中编码部分包括6个卷积层，其中特征图数量分别为64、128、128、256、256、512，卷积核尺寸为3×3，解码部分包括6个反卷积层，其中特征图数量分别为256、256、128、128、64、21，卷积核尺寸为2×2，解码部分的每个反卷积层在作反卷积时，调用编码部分对应的卷积层图像特征，上一层的输出结果作为下一层的输入，跳跃结构采用将不同卷积层的结果进行反卷积之后来优化输出，语义分割子网络获得输入待抠图图像的语义粗分割信息；全连接条件随机场子网络包括1层，根据语义分割子网络输出的粗分割图像的光感强度，将周围强度相近的像素分为同一类，进而提高分割的精准度；自动图像抠图子网络包括1层，根据全连接条件随机场子网络输出的分割图像，对输入的待抠图图像进行自动抠图，得到前景目标图像，输出的前景目标图像大小同样为256×256。
语义分割子网络的编码部分用池化层来逐渐减少空间维度，解码部分用上采样来恢复目标细节和空间维度，编码部分和解码部分之间通过直接的连接来更好的恢复目标的细节。编码部分全卷积之后的结果直接在解码部分上采样得到的结果是很粗糙的，因此采用跳跃结构将编码部分不同池化层的结果进行上采样之后来优化输出。
语义分割子网络是像素到像素的映射，最终输出的图片上每一个像素都是标注了分类的，将这些分类简单地看成是不同的变量，每个像素都和其他像素之间建立一种连接关系，因此采用全连接条件随机场子网络作为语义分割子网络输出结果的后处理过程，可以对语义分割子网络分割预测结果进行优化。
具体的，自动图像抠图子网络包括如下步骤：
步骤一：将全连接条件随机场子网络输出的分割图像进行二值化处理，并结合形态学操作得到三元图，即Trimap图，如图3所示。
形态学算子的形状、尺寸应该根据图像内容如图像分辨率、前景目标的尺寸、形状进行选取，本实施例中默认为圆形以保证各个方向的均匀性。进行形态学操作时，首先作一次开运算，以连接局部不连续的区域，去除孔洞；随后作一次腐蚀操作，得到三元图的背景部分，前景和背景之间的区域为未知区域，这样就得到待抠图图像的三元图。
假设前景区域的灰度值为1，背景区域的灰度值为0，使用形态学核算子与二值图进行卷积，对于白色的前景区域，腐蚀能缩小其边界，而对于黑色的背景区域，膨胀能缩小其边界，最后前景和背景之间即为未知区域。此处腐蚀和膨胀的形态学核尽量选的大一些，使三元图的前景和背景区域中每个像素都准确对应为输入图像中的前景和背景，而未知区域可包含一部分前景和背景。
步骤二：通过颜色和梯度等信息修正三元图。
未知区域位于前景和背景的过渡区域，是整幅图像中梯度变化较大的地方，因此未知区域像素的梯度值往往比较大，而相反则能够认为梯度较小即邻域较为平滑的像素为未知区域的概率较小，因此能够根据当前像素的梯度信息来修正三元图，即缩小未知区域的面积。
将待抠图图像转换到HSV颜色空间，计算HSV颜色空间中前景区域间H颜色分量的均值μh，对三元图中的每个未知区域像素Ii，计算其对应位置的3×3邻域中八个方向的三通道颜色梯度Gradi(j)，其中j＝0，...，7。若对所有j，Gradi(j)＜Tg，并且|H(Ii)-μh|＜TD，则Ii归为前景区域；若Gradi(j)＜Tg，并且|H(Ii)-μh|＞TD，则Ii归为背景区域；否则Ii仍为未知区域。其中，Tg和TD分别为梯度阈值和HSV颜色空间H分量阈值，H(Ii)表示像素Ii在H分量值。这样的调整可以大大减少未知像素的个数，降低算法的后续计算量。
步骤三：基于三元图和待抠图图像，采用经典的贝叶斯抠图算法即可得到前景目标图像。
S3：利用采集的数据集对深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型。
利用安装在Ubuntu系统上的Caffe环境训练该深度学习模型，采用ADAGRAD优化算法进行训练，初始学习率为0.01，训练次数为600000次，其中，在训练次数为300000、400000和500000时，学习率分别除以10，降低学习率。
S4：对于待抠图的图像，直接将其输入训练完成的深度学习模型，即可快速得到前景目标图像。
本发明实施例提供了一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法，通过获取待抠图原始图像，利用语义分割信息指导的深度学习模型，结合二值化操作和形态学运算计算待抠图图像的三元图，然后通过颜色和梯度等信息来修正三元图，最后采用经典的贝叶斯抠图算法得到前景目标图像。本发明提出的抠图算法可自动提取前景目标，免去了复杂的用户交互操作，完全全自动抠图过程，操作简单方便，抠图时间短，抠图精度高。

Claims (4)

1.一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法，其特征在于，包括步骤：
S1：采集待抠图图像数据集；
S2：构建用于自动图像抠图的深度学习模型；
S3：利用采集的数据集对深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型；
S4：对于待抠图的图像，直接将其输入训练完成的深度学习模型，即可快速得到前景目标图像。
2.根据权利要求1所述的深度学习自动图像抠图方法，其特征在于，所述步骤S1中的所述数据集包括10000至30000张图像大小为256×256的待抠图图像。
3.根据权利要求1所述的深度学习自动图像抠图方法，其特征在于，所述深度学习模型包括语义分割子网络、全连接条件随机场子网络、自动图像抠图子网络。
4.根据权利要求3所述的深度学习自动图像抠图方法，其特征在于，所述自动图像抠图子网络包括步骤：
步骤一：将全连接条件随机场子网络输出的分割图像进行二值化处理，并结合形态学操作得到三元图；
步骤二：通过颜色和梯度等信息修正三元图；
步骤三：基于三元图和待抠图图像，采用经典的贝叶斯抠图算法即可得到前景目标图像。
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109829900A (zh) * 2019-01-18 2019-05-31 创新奇智(北京)科技有限公司 一种基于深度学习的钢卷端面缺陷检测方法
CN110060257A (zh) * 2019-02-22 2019-07-26 叠境数字科技（上海）有限公司 一种基于不同发型的rgbd头发分割方法
CN110188760A (zh) * 2019-04-01 2019-08-30 上海卫莎网络科技有限公司 一种图像处理模型训练方法、图像处理方法及电子设备
CN110363728A (zh) * 2019-07-25 2019-10-22 上海尊溢商务信息咨询有限公司 一种基于语义分割的图像trimap生成方法
CN110599515A (zh) * 2019-08-14 2019-12-20 北京影谱科技股份有限公司 一种前景对象自动分层处理方法、装置、系统及存储介质
CN110610509A (zh) * 2019-09-18 2019-12-24 上海大学 可指定类别的优化抠图方法及系统
CN110751655A (zh) * 2019-09-16 2020-02-04 南京工程学院 一种基于语义分割和显著性分析的自动抠图方法
CN111161277A (zh) * 2019-12-12 2020-05-15 中山大学 一种基于深度学习的自然图像抠图方法
CN111222440A (zh) * 2019-12-31 2020-06-02 江西开心玉米网络科技有限公司 一种人像背景分离方法、装置、服务器及存储介质
CN111383232A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 Tcl集团股份有限公司 抠图方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN111462162A (zh) * 2019-01-18 2020-07-28 上海大学 一种特定类别图片的前景分割算法
CN111724400A (zh) * 2020-06-29 2020-09-29 北京高思博乐教育科技股份有限公司 视频自动抠像方法及系统
CN112396598A (zh) * 2020-12-03 2021-02-23 中山大学 一种基于单阶段多任务协同学习的人像抠图方法及系统
CN113034648A (zh) * 2021-04-30 2021-06-25 北京字节跳动网络技术有限公司 图像处理方法、装置、设备和存储介质
CN113205451A (zh) * 2021-03-30 2021-08-03 北京达佳互联信息技术有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
WO2022001464A1 (zh) * 2020-06-30 2022-01-06 稿定（厦门）科技有限公司 自动抠图方法及系统
CN114359324A (zh) * 2021-12-27 2022-04-15 北京艺源酷科技有限公司 一种基于U2-Net的自动抠图方法
CN114565755A (zh) * 2022-01-17 2022-05-31 北京新氧科技有限公司 图像分割方法、装置、设备及存储介质
CN117351118A (zh) * 2023-12-04 2024-01-05 江西师范大学 一种结合深度信息的轻量化固定背景抠像方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102254325A (zh) * 2011-07-21 2011-11-23 清华大学 一种运动模糊场景的分割及前景提取方法和系统
CN103473780A (zh) * 2013-09-22 2013-12-25 广州市幸福网络技术有限公司 一种人像背景抠图的方法
CN106204567A (zh) * 2016-07-05 2016-12-07 华南理工大学 一种自然背景视频抠图方法
CN107730528A (zh) * 2017-10-28 2018-02-23 天津大学 一种基于grabcut算法的交互式图像分割与融合方法
CN107945204A (zh) * 2017-10-27 2018-04-20 西安电子科技大学 一种基于生成对抗网络的像素级人像抠图方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102254325A (zh) * 2011-07-21 2011-11-23 清华大学 一种运动模糊场景的分割及前景提取方法和系统
CN103473780A (zh) * 2013-09-22 2013-12-25 广州市幸福网络技术有限公司 一种人像背景抠图的方法
CN106204567A (zh) * 2016-07-05 2016-12-07 华南理工大学 一种自然背景视频抠图方法
CN107945204A (zh) * 2017-10-27 2018-04-20 西安电子科技大学 一种基于生成对抗网络的像素级人像抠图方法
CN107730528A (zh) * 2017-10-28 2018-02-23 天津大学 一种基于grabcut算法的交互式图像分割与融合方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIANG-CHIEH CHEN ET AL: "《SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS》", 《ICLR 2015》 *

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111383232B (zh) * 2018-12-29 2024-01-23 Tcl科技集团股份有限公司 抠图方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN111383232A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 Tcl集团股份有限公司 抠图方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN111462162B (zh) * 2019-01-18 2023-07-21 上海大学 一种特定类别图片的前景分割算法
CN111462162A (zh) * 2019-01-18 2020-07-28 上海大学 一种特定类别图片的前景分割算法
CN109829900A (zh) * 2019-01-18 2019-05-31 创新奇智(北京)科技有限公司 一种基于深度学习的钢卷端面缺陷检测方法
CN110060257A (zh) * 2019-02-22 2019-07-26 叠境数字科技（上海）有限公司 一种基于不同发型的rgbd头发分割方法
CN110060257B (zh) * 2019-02-22 2022-11-25 叠境数字科技（上海）有限公司 一种基于不同发型的rgbd头发分割方法
CN110188760A (zh) * 2019-04-01 2019-08-30 上海卫莎网络科技有限公司 一种图像处理模型训练方法、图像处理方法及电子设备
CN110363728A (zh) * 2019-07-25 2019-10-22 上海尊溢商务信息咨询有限公司 一种基于语义分割的图像trimap生成方法
CN110599515A (zh) * 2019-08-14 2019-12-20 北京影谱科技股份有限公司 一种前景对象自动分层处理方法、装置、系统及存储介质
CN110751655B (zh) * 2019-09-16 2021-04-20 南京工程学院 一种基于语义分割和显著性分析的自动抠图方法
CN110751655A (zh) * 2019-09-16 2020-02-04 南京工程学院 一种基于语义分割和显著性分析的自动抠图方法
CN110610509A (zh) * 2019-09-18 2019-12-24 上海大学 可指定类别的优化抠图方法及系统
CN110610509B (zh) * 2019-09-18 2023-07-21 上海大学 可指定类别的优化抠图方法及系统
CN111161277A (zh) * 2019-12-12 2020-05-15 中山大学 一种基于深度学习的自然图像抠图方法
CN111161277B (zh) * 2019-12-12 2023-04-18 中山大学 一种基于深度学习的自然图像抠图方法
CN111222440A (zh) * 2019-12-31 2020-06-02 江西开心玉米网络科技有限公司 一种人像背景分离方法、装置、服务器及存储介质
CN111724400A (zh) * 2020-06-29 2020-09-29 北京高思博乐教育科技股份有限公司 视频自动抠像方法及系统
WO2022001464A1 (zh) * 2020-06-30 2022-01-06 稿定（厦门）科技有限公司 自动抠图方法及系统
CN112396598A (zh) * 2020-12-03 2021-02-23 中山大学 一种基于单阶段多任务协同学习的人像抠图方法及系统
CN112396598B (zh) * 2020-12-03 2023-08-15 中山大学 一种基于单阶段多任务协同学习的人像抠图方法及系统
CN113205451A (zh) * 2021-03-30 2021-08-03 北京达佳互联信息技术有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN113205451B (zh) * 2021-03-30 2024-05-24 北京达佳互联信息技术有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN113034648A (zh) * 2021-04-30 2021-06-25 北京字节跳动网络技术有限公司 图像处理方法、装置、设备和存储介质
CN114359324A (zh) * 2021-12-27 2022-04-15 北京艺源酷科技有限公司 一种基于U2-Net的自动抠图方法
CN114565755B (zh) * 2022-01-17 2023-04-18 北京新氧科技有限公司 图像分割方法、装置、设备及存储介质
CN114565755A (zh) * 2022-01-17 2022-05-31 北京新氧科技有限公司 图像分割方法、装置、设备及存储介质
CN117351118A (zh) * 2023-12-04 2024-01-05 江西师范大学 一种结合深度信息的轻量化固定背景抠像方法及系统
CN117351118B (zh) * 2023-12-04 2024-02-23 江西师范大学 一种结合深度信息的轻量化固定背景抠像方法及系统

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