[发明专利]图像处理方法和相关产品

说明书

本申请实施例公开了一种图像处理方法和相关产品，该方法包括：对第一图像进行处理，得到所述第一图像的前背景分割结果；基于所述前背景分割结果，确定所述第一图像中多个像素点的透明度信息；基于所述多个像素点的透明度信息和所述前背景分割结果，得到所述第一图像中的目标前景图像。本申请实施例中，基于第一图像中多个像素点的透明度信息和前背景分割结果，得到该第一图像中的目标前景图像；充分考虑了透明度，抠图效果更好。

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种图像处理方法和相关产品。

背景技术

随着短视频行业的快速爆发，短视频广告的重要性也在飞速上升。在短视频制作中，经常会使用到纯色幕布作为背景来拍摄，需要从拍摄的图像中提取出前景图像，然后后期再加上背景。如何从纯色幕布作为背景拍摄的图像中获得前景图像是需要研究的问题。

发明内容

本申请实施例公开了一种图像处理方法和相关产品。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：对第一图像进行处理，得到所述第一图像的前背景分割结果；基于所述前背景分割结果，确定所述第一图像中多个像素点的透明度信息；基于所述多个像素点的透明度信息和所述前背景分割结果，得到所述第一图像中的目标前景图像。

所述前背景分割结果可以包括所述第一图像的前景蒙版，即一个二值图。基于所述前背景分割结果可确定第一图像中的前景区域。基于第一图像中的多个像素点的透明度信息和前背景分割结果，得到所述第一图像中的目标前景图像；能够更准确地提取出前景图像，尤其对于前景图像的边缘以及前景图像中的半透明物体。

本申请实施例中，基于第一图像中多个像素点的透明度信息和前背景分割结果，得到该第一图像中的目标前景图像；充分考虑了透明度，抠图效果更好。

在一个可能的实现方式中，所述前背景分割结果包括：所述第一图像的前景蒙版；所述基于所述前背景分割结果，确定所述第一图像中多个像素点的透明度信息包括：基于所述前景蒙版和所述第一图像，得到所述第一图像中多个像素点的透明度信息。

在该实现方式中，基于前景蒙版和第一图像，可快速、准确地第一图像中多个像素点的透明度信息。

在一个可能的实现方式中，所述基于所述前背景分割结果，确定所述第一图像中多个像素点的透明度信息包括：将所述前背景分割结果和所述第一图像输入到神经网络模型进行处理，输出透明度结果图，所述透明度结果图包括所述多个像素点的透明度信息。

所述神经网络模型为预先训练得到的。所述透明度结果图可以是一个灰值图，所述透明度结果图与所述第一图像大小相同且相同位置的元素一一对应。示例性的，所述透明度结果图中任一元素表示该任一元素在所述第一图像中对应的像素点的前景和背景的比例。将前背景分割结果和第一图像输入到神经网络模型进行处理，该神经网络模型能够对边缘和第一图像中的变透明区域做更精细的估计。边缘是指前景区域和背景区域的交界地带。也就是说，将前背景分割结果和第一图像输入到神经网络模型进行处理，能得到更准确地透明度信息。

在该实现方式中，将前背景分割结果和第一图像输入到神经网络模型进行处理，输出透明度结果图；能够得到更准确地透明度信息。

在一个可能的实现方式中，所述基于所述多个像素点的透明度信息和所述前背景分割结果，得到所述第一图像中的目标前景图像包括：基于所述前背景分割结果对所述第一图像进行处理，得到填充图像，其中，所述填充图像中的前景区域中的多个像素点的像素值是基于所述第一图像的背景区域进行填充得到的；基于所述填充图像和所述透明度信息，得到所述目标前景图像。

示例性的，基于所述填充图像和所述透明度信息计算目标前景图像的公式如下：

其中，F表示所述目标前景图像，I表示所述第一图像，α表示所述透明度信息(即透明度结果图)，B表示所述填充背景。