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一种基于语义分割和显著性分析的自动抠图方法

摘要

本发明公开了一种基于语义分割和显著性分析的自动抠图方法,顺序执行如下步骤:获取和用户输入的抠图类别相符的的目标子图集合;获取目标子图中每个像素的显著性取值;根据像素显著性取值求得三分图;根据原图和三分图,利用抠像算法求取图像的前景透明度,输出抠图结果。本发明只需要用户输入抠像类别,就可以自动在输入图像中寻找用户指定的目标并且输出抠图结果,避免了传统抠像任务中的繁琐交互操作,可以广泛应用于涉及抠图操作的相关技术领域,特别适用于大批量的无人值守的抠像应用场景中,极大的节省了人工,适用于不同的抠图对象,通用性强,图像处理结果准确度更高。

著录项

  • 公开/公告号CN110751655A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京工程学院;

    申请/专利号CN201910867873.5

  • 发明设计人 林忠;黄陈蓉;卢阿丽;周静波;

    申请日2019-09-16

  • 分类号G06T7/11(20170101);G06T7/187(20170101);G06T7/194(20170101);G06T5/30(20060101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人徐激波

  • 地址 211167 江苏省南京市江宁科学园弘景大道1号

  • 入库时间 2023-12-17 06:34:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/11 申请日:20190916

    实质审查的生效

  • 2020-02-04

    公开

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