申请/专利权人：泰康保险集团股份有限公司

申请日：2020-07-02

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN111861867B

主分类号：G06T3/04

分类号：G06T3/04;G06T7/11;G06T7/194;G06N3/0455;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/044

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.13#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明公开了一种图像背景虚化方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：从待处理图像中检测预先确定的至少一个类别的主体目标；对检测出的主体目标执行语义分割，获得主体目标的分布区域图像；将待处理图像输入预先训练完成的、用于执行图像虚化处理的机器学习模型，得到待处理图像的虚化图像；按照所述分布区域图像在待处理图像中的位置将所述分布区域图像叠加在所述虚化图像，获得待处理图像的背景虚化图像。该实施方式能够对待处理图像自动执行背景虚化处理，同时可产生多样化的虚化效果。

主权项：1.一种图像背景虚化方法，其特征在于，包括：从待处理图像中检测预先确定的至少一个类别的主体目标；对检测出的主体目标执行语义分割，获得主体目标的分布区域图像；其中，所述分布区域图像为所述主体目标在所述待处理图像包含的每一像素组成的图像；将待处理图像输入预先训练完成的、用于执行图像虚化处理的机器学习模型，得到待处理图像的虚化图像；所述机器学习模型为包含第一生成器、第二生成器、第一鉴别器和第二鉴别器的循环生成对抗网络；其中，第一生成器用于将输入的原始类型图像或第二生成器生成的原始类型图像转换为虚化类型图像；第二生成器用于将输入的虚化类型图像或第一生成器生成的虚化类型图像转换为原始类型图像；第一鉴别器用于判断进入第一鉴别器的图像是否为真实的原始类型图像；第二鉴别器用于判断进入第二鉴别器的图像是否为真实的虚化类型图像；按照所述分布区域图像在待处理图像中的位置将所述分布区域图像叠加在所述虚化图像，获得待处理图像的背景虚化图像；所述机器学习模型的损失函数为： 其中，DA为第一鉴别器，DB为第二鉴别器，GA2B为第一生成器，GB2A为第二生成器，x表示原始类型图像数据，y表示虚化类型图像数据，E表示期望，表示第一鉴别器的损失函数，为第二鉴别器的损失函数，表示第一生成器的损失函数，表示第二生成器的损失函数，Pdatax表示原始类型图像数据的概率分布，Pdatay表示虚化类型图像数据的概率分布，表示第一生成器的固有损失函数，表示第二生成器的固有损失函数，为第一循环一致性损失函数，为第二循环一致性损失函数，λ1和λ2为平衡因子。

全文数据：

权利要求：

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