[发明专利]一种基于显著性检测的肖像照片自动背景虚化方法在审
| 申请号： | 201810342812.2 | 申请日： | 2018-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN108564528A | 公开（公告）日： | 2018-09-21 |
| 发明（设计）人： | 牛玉贞;苏超然;陈羽中 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T7/10;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/194;H04N5/232 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于显著性检测的肖像照片自动背景虚化方法，包括以下步骤：1、利用线性谱聚类超像素分割算法将肖像图像分割为N个超像素，利用改进的显著优化算法计算出各超像素的显著值；2、利用大津法将显著值大于自适应阈值的超像素标记为前景区域，将显著值小于固定阈值的标记为背景区域，其余标记为未知区域，得到超像素尺度的标记三分图；3、利用超像素尺度的GrabCut算法，从标记三分图中分割得到人像区域边界；4、先利用快速引导滤波算法对背景区域进行模糊，再对前景区域根据显著检测结果有选择地进行细节增强，从而得到背景虚化效果。该方法能够仅依赖单张肖像图像快速地进行背景虚化，并提高背景虚化效果。 | ||
| 搜索关键词： | 背景区域 前景区域 像素尺度 肖像图像 肖像照片 自动背景 显著性 像素 检测结果 滤波算法 人像区域 细节增强 像素标记 像素分割 优化算法 线性谱 自适应 分割 检测 聚类 算法 模糊 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于显著性检测的肖像照片自动背景虚化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用线性谱聚类超像素分割算法将肖像图像分割为N个超像素，然后利用改进的显著优化算法计算出每个超像素的显著值；步骤S2：对得到的超像素的显著值，利用大津法计算出一自适应阈值，将显著值大于所述自适应阈值的超像素标记为前景区域，同时设置一固定阈值，将显著值小于所述固定阈值的超像素标记为背景区域，而其余区域则被标记为未知区域，从而得到一个超像素尺度的标记三分图；步骤S3：利用超像素尺度的GrabCut算法，从标记三分图中分割得到人像区域边界；步骤S4：基于步骤S3得到的人像区域边界及步骤S1得到的显著检测结果，先利用快速引导滤波算法对背景区域进行模糊，再对前景区域根据显著检测结果有选择地进行细节增强，从而得到背景虚化效果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于福州大学，未经福州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810342812.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
