【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本公開涉及圖像處理，尤其涉及一種視頻圖像分割方法、裝置、電子設(shè)備和計算機存儲介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、人像分割是指將圖片中的人像和背景進行分離，分成不同的區(qū)域，用不同的標(biāo)簽進行區(qū)分。具體地，可以對輸入圖像中包含人像的部分進行人像分割檢測，分割結(jié)果表現(xiàn)為人像和背景區(qū)分呈現(xiàn)。隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的人工智能技術(shù)應(yīng)用于人像分割。現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的人像分割，尤其是對于視頻中連續(xù)的視頻幀的人像分割，在分割效果、效率等方面仍然有待提升。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本公開實施例提供了一種視頻圖像分割方法、裝置、電子設(shè)備和計算機存儲介質(zhì)。
2、第一方面，本公開實施例提供了一種視頻圖像分割方法，包括：
3、獲取待處理視頻幀和n1個循環(huán)記憶參數(shù)；所述待處理視頻幀為待處理視頻中的一幀圖像，所述n1個循環(huán)記憶參數(shù)與n1個尺度一一對應(yīng)，所述循環(huán)記憶參數(shù)攜帶有所述待處理視頻的前一幀或者多幀對應(yīng)尺度的時序特征信息；
4、對所述待處理視頻幀進行多尺度特征提取，得到與所述n1個尺度對應(yīng)的n1個初始特征信息；
5、對所述待處理視頻幀進行多尺度下采樣，得到n2個下采樣數(shù)據(jù)；
6、根據(jù)所述n1個循環(huán)記憶參數(shù)、所述n1個初始特征信息、所述n2個下采樣數(shù)據(jù)進行多級卷積處理，得到目標(biāo)對象掩膜圖；所述目標(biāo)對象掩膜圖包括所述待處理視頻幀中的目標(biāo)對象區(qū)域和背景區(qū)域；
7、其中，n1和n2均為正整數(shù)。
8、第二方面，本公開實施例提供了一種圖像處理裝置，包括
9、特征編碼模塊，用于對待處理視頻幀進行多尺度特征提取，得到與n1個尺度對應(yīng)的n1個初始特征信息；對所述待處理視頻幀進行多尺度下采樣，得到n2個下采樣數(shù)據(jù)；其中，所述待處理視頻幀為待處理視頻中的一幀圖像；
10、迭代解碼模塊，用于根據(jù)n1個循環(huán)記憶參數(shù)、所述n1個初始特征信息、所述n2個下采樣數(shù)據(jù)進行多級卷積處理，得到目標(biāo)對象掩膜圖；所述n1個循環(huán)記憶參數(shù)與n1個尺度一一對應(yīng)，所述循環(huán)記憶參數(shù)攜帶有所述待處理視頻的前一幀或者多幀對應(yīng)尺度的時序特征信息，所述目標(biāo)對象掩膜圖包括所述待處理視頻幀中的目標(biāo)對象區(qū)域和背景區(qū)域；
11、其中，n1、n2均為正整數(shù)。
12、第三方面，本公開實施例提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器；其中，
13、所述存儲器，用于存儲能夠在所述處理器上運行的計算機程序；
14、所述處理器，用于在運行所述計算機程序時，執(zhí)行如第一方面所述的方法。
15、第四方面，本公開實施例提供了一種計算機存儲介質(zhì)，所述計算機存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被至少一個處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面所述的方法。
16、本公開實施例提供了一種視頻圖像分割方法、裝置、電子設(shè)備和計算機存儲介質(zhì)，在進行圖像分割時，結(jié)合具有前一幀或者多幀時序特征信息的循環(huán)記憶參數(shù)，使得圖像分割過程中充分考慮了視頻幀之間的時序相關(guān)性，能夠進行連續(xù)的視頻幀之間的信息傳導(dǎo)，從而能夠隨著目標(biāo)對象的移動學(xué)習(xí)豐富的背景信息，進而提升視頻目標(biāo)對象分割的穩(wěn)定性和魯棒性，實現(xiàn)高精度分割。
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1.一種視頻圖像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在對所述待處理視頻幀進行多尺度特征提取之前，所述方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：對第一尺度的所述初始特征信息進行語義分割，生成語義特征信息；所述第一尺度為N1個所述尺度中最小的一者；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對所述語義特征信息和所述第一尺度的所述循環(huán)記憶參數(shù)進行時序卷積處理，得到所述第一尺度的融合特征信息，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，N1比N2大1，除所述第一尺度外，其余尺度的所述初始特征信息和每一所述下采樣數(shù)據(jù)的尺度一一對應(yīng)；根據(jù)當(dāng)前尺度的所述初始特征信息、所述下采樣數(shù)據(jù)、所述循環(huán)記憶參數(shù)以及上一尺度的所述融合特征信息進行特征融合和時序卷積處理，得到當(dāng)前尺度的融合特征信息，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，在所述多級卷積處理的過程中，所述方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述目
8.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述圖像處理裝置還包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述特征編碼模塊包括特征提取模塊、池化模塊和語義分割模塊；所述迭代解碼模塊包括瓶頸模塊、輸出卷積模塊和至少一個上采樣模塊，按照尺度從小至大的順序，所述至少一個上采樣模塊依次級聯(lián)；其中：
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述瓶頸模塊包括：
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的圖像處理裝置，其特征在于，N1比N2大1，除所述第一尺度外，其余尺度的所述初始特征信息和每一所述下采樣數(shù)據(jù)的尺度一一對應(yīng)；所述上采樣模塊包括：
13.根據(jù)權(quán)利要求11或12所述的圖像處理裝置，其特征在于，
14.根據(jù)權(quán)利要求8至12任一項所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述圖像處理裝置還包括：
15.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器；其中，
16.一種計算機存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被至少一個處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至8任一項所述的方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種視頻圖像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在對所述待處理視頻幀進行多尺度特征提取之前，所述方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：對第一尺度的所述初始特征信息進行語義分割，生成語義特征信息；所述第一尺度為n1個所述尺度中最小的一者；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對所述語義特征信息和所述第一尺度的所述循環(huán)記憶參數(shù)進行時序卷積處理，得到所述第一尺度的融合特征信息，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，n1比n2大1，除所述第一尺度外，其余尺度的所述初始特征信息和每一所述下采樣數(shù)據(jù)的尺度一一對應(yīng)；根據(jù)當(dāng)前尺度的所述初始特征信息、所述下采樣數(shù)據(jù)、所述循環(huán)記憶參數(shù)以及上一尺度的所述融合特征信息進行特征融合和時序卷積處理，得到當(dāng)前尺度的融合特征信息，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，在所述多級卷積處理的過程中，所述方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)對象掩膜圖為灰度圖，所述方法還包括：
8.一種圖像...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李偉琪，蔡蒙，
申請(專利權(quán))人：北京奕斯偉計算技術(shù)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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