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[发明专利]一种深度图像抠图中训练样本的生成方法-CN202211643195.2在审
发明人：陆昊;叶紫璇;洪超仪;曹治国 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度图像抠图中训练样本的生成方法，属于图像处理技术领域，包括：利用合理前景结合操作符将待结合的两张源前景进行结合；根据两张源前景结合是否产生孪生前景时将两张源前景和结合前景绑定为三元组，或将两张源前景、结合前景和孪生前景绑定为四元组，将三元组和四元组加入待合成前景集；重复上述步骤直至对应的目标待合成前景集中前景数量满足预设条件；为目标待合成前景集中的每个前景分配背景集中的一张随机背景，进行前景背景合成从而得到训练样本。本发明能够解决以往方法中前景结合操作符产生伪影的问题，并关注源前景和结合前景之间的关系，增加样本集中的相关性，提高网络对于前景模式的学习能力。
一种深度图像抠图中训练样本生成方法

[发明专利]一种基于显式构图规则建模的智能图像裁剪方法及装置-CN202110655020.2有效
发明人： 洪超仪;曹治国;杜帅元;鲜可;陆昊 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06T7/174 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显式构图规则建模的智能图像裁剪方法及装置，属于图像美学与多媒体技术领域，方法包括：i)利用深度卷积网络作为骨架网络对输入图像进行特征提取；ii)对于构图分支，基于类别激活映射技术生成每类构图规则的置信度以及相应的类别激活图，并将其融合为关键要素图；iii)对于裁剪分支，对骨架网络的特征图进一步编码，在原图中预设均匀的锚点，裁剪网络输出这些锚点与标注裁剪框的偏移量；利用关键要素图对每个预设的锚点进行加权，得到预测裁剪框；iv)利用损失函数对整个网络进行优化。本发明关注了裁剪结果的构图可解释性，提高了裁剪结果的构图质量，具有很高的处理速度，实时性强。
一种基于构图规则建模智能图像裁剪方法装置