[发明专利]可指定类别的优化抠图方法及系统有效
| 申请号： | 201910881566.2 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110610509B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 黄剑波;王榕榕;徐树公 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06T7/194 | 分类号： | G06T7/194;G06T7/13;G06T7/187 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种可指定类别的优化抠图方法及系统，采用多类别预测的语义分割网络生成待测图像的不同类别前景的三元图，通过连通域计算可快速获得图片中某一类别的三元图，再采用抠图网络根据选定类别的三元图和待测图像进行精细化抠图，得到优化质量的alpha图。本发明能够自动提取图像中指定类别的前景部分，生成符合各种场景要求的透明底图，可以帮助提升后期图像处理效率，也可帮助市场营销人员用于生成海报等市场营销资料，有效提升商品转化率，减少人工成本。 | ||
| 搜索关键词： | 指定 类别 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种可指定类别的优化抠图方法，其特征在于，采用多类别预测的语义分割网络生成待测图像的不同类别前景的三元图，通过连通域计算和选择可快速得到某一类别的物体的三元图，再采用抠图网络根据选定类别的三元图和待测图像进行精细化抠图，得到优化质量的alpha图；/n所述的多类别预测的语义分割网络，采用ResNet-101架构进行图像特征的提取，输出的是不同类别的语义分割图以及边缘预测，其中语义分割是指：根据图片内容的语义信息将图片中不同物体的像素进行分类。/n
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