CN111127303A - 背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN111127303A CN201811293614.8A CN201811293614A CN111127303A CN 111127303 A CN111127303 A CN 111127303A CN 201811293614 A CN201811293614 A CN 201811293614A CN 111127303 A CN111127303 A CN 111127303A
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Abstract

本申请实施例适用于图像技术领域，公开了一种背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取待处理人像图片；根据待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，待处理人像图片包括人像区域和背景区域；根据mask图像，提取前景图和背景图，前景图包括人像区域；将背景图进行虚化处理，得到虚化背景图；根据mask图像、虚化背景图以及前景图，得到虚化图片。本申请实施例通过人像区域的mask图像，提取出前景图和背景图，再对背景图进行虚化处理，最后基于mask图像，将虚化背景图和前景图进行融合，得到虚化图片，不需要通过深度学习进行虚化处理，大大减少了计算量，提高了虚化处理的实时性。

Description

背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
技术领域
本申请属于图像技术领域，尤其涉及一种背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
目前，一般的智能终端都具备拍照功能，且都具有背景虚化功能。
对于通过后置摄像头得到的图像，现有的背景虚化方式一般是先采用双摄像头得到照片深度信息；然后，根据深度信息得到图像前景部分和后景部分；再对后景部分做虚化处理，然后将虚化后的后景部分和前景部分融合，得到虚化的图像。
而对于通过前置摄像头得到的图像，一般采用深度学习的方法进行虚化处理，得到整体照片的虚化结果。但是，由于基于深度学习的神经网络，计算量巨大，在一般的智能终端设备上很难达到实时处理的要求。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术背景虚化过程的计算量巨大，实时性较差的问题。
本申请实施例的第一方面提供一种背景虚化方法，包括：
获取待处理人像图片；
根据所述待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，所述待处理人像图片包括所述人像区域和背景区域；
根据所述mask图像，提取前景图和背景图，所述前景图包括所述人像区域；
将所述背景图进行虚化处理，得到虚化背景图；
根据所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图，得到虚化图片。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，包括：
根据所述待处理人像图片，得到所述人像区域和所述背景区域；
根据所述人像区域和所述背景区域，得到所述人像区域的mask图像。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述待处理人像图片，得到所述人像区域和所述背景区域，包括：
对所述待处理人像图片进行人脸检测，确定人脸区域；
根据预设调整参数，调整所述人脸区域的大小，得到头部区域；
基于所述头部区域，确定躯干区域；
将所述人脸区域和所述躯干区域进行合并，得到所述人像区域；
将所述人像区域以外的区域确定为所述背景区域。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述人像区域和所述背景区域，得到所述人像区域的mask图像，包括：
将所述人像区域的像素值设置为第一数值，所述背景区域的像素值设置为第二数值，得到所述人像区域的mask图像。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图，得到虚化图片，包括：
通过G＝(1-mask)*BG+mask*Humen，将所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图进行融合，得到所述虚化图片；
其中，G为所述虚化图片，mask为所述mask图像，BG为所述虚化背景图，Humen为所述人像区域。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述将所述背景图进行虚化处理，得到虚化背景图，包括：
将所述背景图进行高斯模糊，得到所述虚化背景图。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，在所述根据所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图，得到虚化图片之前，还包括：
将所述mask图像进行低通滤波操作，得到边沿平滑过渡的mask图像。
本申请实施例的第二方面提供一种背景虚化装置，包括：
获取模块，用于获取待处理人像图片；
Mask图像获得模块，用于根据所述待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，所述待处理人像图片包括所述人像区域和背景区域；
提取模块，用于根据所述mask图像，提取前景图和背景图，所述前景图包括所述人像区域；
背景图虚化模块，用于将所述背景图进行虚化处理，得到虚化背景图；
虚化模块，用于根据所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图，得到虚化图片。
结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述Mask图像获得模块包括：
第一处理单元，用于根据所述待处理人像图片，得到所述人像区域和所述背景区域；
第二处理单元，用于根据所述人像区域和所述背景区域，得到所述人像区域的mask图像。
结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述第一处理单元包括：
第一确定子单元，用于对所述待处理人像图片进行人脸检测，确定人脸区域；
第二确定子单元，用于根据预设调整参数，调整所述人脸区域的大小，得到头部区域；
第三确定子单元，用于基于所述头部区域，确定躯干区域；
合并子单元，用于将所述人脸区域和所述躯干区域进行合并，得到所述人像区域；
第四确定子单元，用于将所述人像区域以外的区域确定为所述背景区域。
结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述第二处理单元包括：
设置子单元，用于将所述人像区域的像素值设置为第一数值，所述背景区域的像素值设置为第二数值，得到所述人像区域的mask图像。
结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述虚化模块包括：
融合单元，用于通过G＝(1-mask)*BG+mask*Humen，将所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图进行融合，得到所述虚化图片；
其中，G为所述虚化图片，mask为所述mask图像，BG为所述虚化背景图，Humen为所述人像区域。
结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述背景图虚化模块包括：
高斯模糊模块，用于将所述背景图进行高斯模糊，得到所述虚化背景图。
结合第二方面，在一种可能的实现方式中，还包括：
滤波模块，用于将所述mask图像进行低通滤波操作，得到边沿平滑过渡的mask图像。
本申请实施例的第三方面提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任一项所述方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述方法的步骤。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请实施例通过人像区域的mask图像，提取出前景图和背景图，再对背景图进行虚化处理，最后基于mask图像，将虚化背景图和前景图进行融合，得到虚化图片，不需要通过深度学习进行虚化处理，大大减少了计算量，提高了虚化处理的实时性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的提供的一种背景虚化方法的流程示意框图；
图2为本申请实施例提供的图1中步骤S102的具体流程示意框图；
图3为本申请实施例提供的待处理人像图片的示例图；
图4为本申请实施例提供的一种背景虚化装置的结构示意框图；
图5为本申请实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
本申请实施例提供的技术方案可以具体应用于智能终端，该智能终端可以例如为手机、平板等具有摄像头的设备。其中，该智能终端设备可以包括前后双摄像头，也可以只包括一个摄像头。
请参见图1，为本申请实施例的提供的一种背景虚化方法的流程示意框图，该方法可以包括以下步骤：
步骤S101、获取待处理人像图片。
需要说明的是，该待处理人像图片可以通过智能终端的前置摄像头获得，也可以通过后置摄像头获得。其具体取决于实际应用场景。该待处理人像图片内包括人像区域，其可以是全身照，也可以是半身照。
例如，当应用于自拍预览的场景下，通过前置摄像头进行自拍，得到包括人的上半身图像。
步骤S102、根据待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，待处理人像图片包括人像区域和背景区域。
可以理解的是，人像区域可以包括人脸区域和躯干区域，背景区域是图片内除了人像区域以外的区域。
具体地，基于待处理人像图片，确定出人脸区域和躯干区域，以确定出人像区域，然后，基于背景区域和人像区域，得到人像区域的mask图像。
在一实施例中，本步骤的具体过程可以包括：根据待处理人像图片，得到人像区域和背景区域；根据人像区域和背景区域，得到人像区域的mask图像。即，可以先确定出人像区域，然后再确定背景区域，最后将人像区域和背景区域的像素值设置为一定的数值，得到人像区域的mask图像。
其中，人像区域包括人脸区域和躯干区域，则可以先确定人脸区域，然后再根据人脸区域确定出头部区域，再基于头部区域确定躯干区域，再将躯干区域和头部区域进行合并得到人像区域。
步骤S103、根据mask图像，提取前景图和背景图，前景图包括人像区域。
步骤S104、将背景图进行虚化处理，得到虚化背景图。
需要说明的是，上述虚化处理方式可以是任意的，只要其能实现虚化的目的即可，在此不作限定。
一般情况下，可以利用高斯模糊，对背景图进行虚化。在一实施例中，本步骤可以例如为：将背景图进行高斯模糊，得到虚化背景图。其中，高斯模糊虚化过程为本领域技术人员所熟知，在此不再赘述。
步骤S105、根据mask图像、虚化背景图以及前景图，得到虚化图片。
具体地，基于mask图像，将虚化背景图和前景图进行融合，以得到虚化图片。
在一实施例中，本步骤可以例如为：通过G＝(1-mask)*BG+mask*Humen，将mask图像、虚化背景图以及前景图进行融合，得到虚化图片；其中，G为虚化图片，mask为mask图像，BG为虚化背景图，Humen为人像区域。
为了提高虚化效果，可以预先对mask图进行滤波，以减少多余的噪声。故在一实施例中，在上述根据mask图像、虚化背景图以及前景图，得到虚化图片之前，还可以包括：将mask图像进行低通滤波操作，得到边沿平滑过渡的mask图像。即，在得出mask图像之后，可以先对该mask图像进行低通滤波，得到去噪后的mask图像。然后，再根据滤波后的mask图像，进行虚化背景图和前景图的融合，得到最终的虚化图片。
需要说明的是，本实施例提供的技术方案可以具体应用于对通过前置摄像头获得自拍图像进行背景虚化的场景。在该场景下，目的是快速地获得背景虚化的自拍图像，但由于现有技术中的背景处虚化理方法的计算量过大，导致背景虚化效率和实时性都较差。例如，在自拍预览时，利用现有技术往往很难达到实时性和流畅性的要求。而利用本申请实施例提供的背景虚化方案，只需很少的计算量，即可得到虚化图像。这样，在一些处理资源有限的智能设备上，都可以流程地达到30帧每秒的速度，尤其是在人像自拍预览中。当然，也可以具体应用于其他的场景下，也能实现本申请实施例的目的。
本实施例中，通过人像区域的mask图像，提取出前景图和背景图，再对背景图进行虚化处理，最后基于mask图像，将虚化背景图和前景图进行融合，得到虚化图片，不需要通过深度学习进行虚化处理，大大减少了计算量，提高了虚化处理的实时性。
实施例二
本实施例将对人像区域和背景区域的具体确定过程进行介绍说明。
请参见图2，为本申请实施例提供的图1中步骤S102的具体流程示意框图，其可以包括以下步骤：
步骤S201、对待处理人像图片进行人脸检测，确定人脸区域。
其中，人脸检测方法可以是现有的任意方法，其具体过程在此不再赘述。
步骤S202、根据预设调整参数，调整人脸区域的大小，得到头部区域。
具体地，在确定出人脸区域之后，可以将人脸区域进行适当地扩大，以得到头部区域。一般情况，上述预设调整参数包括长度的调整值和宽度的调整值。由于人脸检测窗口一般呈长方形，故可以将该长方形区域的长度和宽度进行适当调整，得到头部区域。而预设调整参数是经验值，其可以根据统计经验得出。
步骤S203、基于头部区域，确定躯干区域。
可以理解的是，头部区域以下的区域为躯干区域，因此，在确定出头部区域之后，可以根据该头部区域的位置，将头部区域往下的一部分区域确定为躯干区域。
步骤S204、将人脸区域和躯干区域进行合并，得到人像区域。
步骤S205、将人像区域以外的区域确定为背景区域。
步骤S206、将人像区域的像素值设置为第一数值，背景区域的像素值设置为第二数值，得到人像区域的mask图像。
需要说明的是，上述第一数值和第二数值是相对的。例如，当第一数值为1时，第二数值为0；当第一数值为0时，第二数值为1。
为了更好地介绍人像区域和背景区域的确定过程，下面将结合图3示出的待处理人像图片的示例图进行介绍说明。
如图3所示，该图片为利用手机的前置摄像头进行自拍得到的上半身人像图片。将图片分为头部区域、背景区域和躯干区域。
此时，利用人脸检测得到的人脸框的高度为H，宽度为W。在确定出人脸区域之后，可以调整人脸框，调整得到头部区域框的高度为Hhead＝H(1+a)，宽度为Whead＝W(1+b)。其中，a、b为上述预设调整参数，其可以根据统计经验得出。一般地，a＝b＝0.1。
在得到头部区域框之后，可以将头部区域以下的相应区域确定为躯干区域，得到躯干区域框。该躯干区域框的高度为Hbody＝Huppercoor-Hhead，宽度为Wbody＝Whead*(1+c)。其中，Huppercoor为头部区域框上边沿的坐标，c为系数。考虑到躯干区域的尺寸比头部稍大，c可以取0.5。
在确定出头部区域和躯干区域之后，将头部区域和躯干区域合并后即可得到人像区域。将人像区域以外的区域确定为背景区域。
需要说明的是，图3仅仅是一种示例性场景，在其他的场景下，其处理过程类似，在此不再赘述。
本实施例通过简单的操作处理，即可确定出人像区域和背景区域，进一步减少了背景虚化过程的计算量，以进一步提高背景虚化的实时性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
实施例三
请参见图4，为本申请实施例提供的一种背景虚化装置的结构示意框图，该装置可以包括：
获取模块41，用于获取待处理人像图片；
Mask图像获得模块42，用于根据待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，待处理人像图片包括人像区域和背景区域；
提取模块43，用于根据mask图像，提取前景图和背景图，前景图包括人像区域；
背景图虚化模块44，用于将背景图进行虚化处理，得到虚化背景图；
虚化模块45，用于根据mask图像、虚化背景图以及前景图，得到虚化图片。
在一种可能的实现方式中，上述Mask图像获得模块包括：
第一处理单元，用于根据待处理人像图片，得到人像区域和背景区域；
第二处理单元，用于根据人像区域和背景区域，得到人像区域的mask图像。
在一种可能的实现方式中，上述第一处理单元包括：
第一确定子单元，用于对待处理人像图片进行人脸检测，确定人脸区域；
第二确定子单元，用于根据预设调整参数，调整人脸区域的大小，得到头部区域；
第三确定子单元，用于基于头部区域，确定躯干区域；
合并子单元，用于将人脸区域和躯干区域进行合并，得到人像区域；
第四确定子单元，用于将人像区域以外的区域确定为背景区域。
在一种可能的实现方式中，上述第二处理单元包括：
设置子单元，用于将人像区域的像素值设置为第一数值，背景区域的像素值设置为第二数值，得到人像区域的mask图像。
在一种可能的实现方式中，上述虚化模块包括：
融合单元，用于通过G＝(1-mask)*BG+mask*Humen，将mask图像、虚化背景图以及前景图进行融合，得到虚化图片；
其中，G为虚化图片，mask为mask图像，BG为虚化背景图，Humen为人像区域。
在一种可能的实现方式中，上述背景图虚化模块包括：
高斯模糊模块，用于将背景图进行高斯模糊，得到虚化背景图。
在一种可能的实现方式中，上述装置还包括：
滤波模块，用于将mask图像进行低通滤波操作，得到边沿平滑过渡的mask图像。
本实施例中，通过人像区域的mask图像，提取出前景图和背景图，再对背景图进行虚化处理，最后基于mask图像，将虚化背景图和前景图进行融合，得到虚化图片，不需要通过深度学习进行虚化处理，大大减少了计算量，提高了虚化处理的实时性。
实施例四
图5是本申请一实施例提供的终端设备的示意图。如图5所示，该实施例的终端设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个背景虚化方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S105。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块或单元的功能，例如图4所示模块41至45的功能。
示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块或单元，所述一个或者多个模块或单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。所述一个或多个模块或单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述终端设备5中的执行过程。例如，所述计算机程序52可以被分割成获取模块、Mask图像获得模块、提取模块、背景图虚化模块以及虚化模块，各模块具体功能如下：
获取模块，用于获取待处理人像图片；Mask图像获得模块，用于根据待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，待处理人像图片包括人像区域和背景区域；提取模块，用于根据mask图像，提取前景图和背景图，前景图包括人像区域；背景图虚化模块，用于将背景图进行虚化处理，得到虚化背景图；虚化模块，用于根据mask图像、虚化背景图以及前景图，得到虚化图片。
所述终端设备5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备5的示例，并不构成对终端设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51可以是所述终端设备5的内部存储单元，例如终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述终端设备5的外部存储设备，例如所述终端设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置、终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置、终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块或单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种背景虚化方法，其特征在于，包括：
获取待处理人像图片；
根据所述待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，所述待处理人像图片包括所述人像区域和背景区域；
根据所述mask图像，提取前景图和背景图，所述前景图包括所述人像区域；
将所述背景图进行虚化处理，得到虚化背景图；
根据所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图，得到虚化图片。
2.根据权利要求1所述的背景虚化方法，其特征在于，所述根据所述待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，包括：
根据所述待处理人像图片，得到所述人像区域和所述背景区域；
根据所述人像区域和所述背景区域，得到所述人像区域的mask图像。
3.根据权利要求2所述的背景虚化方法，其特征在于，所述根据所述待处理人像图片，得到所述人像区域和所述背景区域，包括：
对所述待处理人像图片进行人脸检测，确定人脸区域；
根据预设调整参数，调整所述人脸区域的大小，得到头部区域；
基于所述头部区域，确定躯干区域；
将所述人脸区域和所述躯干区域进行合并，得到所述人像区域；
将所述人像区域以外的区域确定为所述背景区域。
4.根据权利要求2所述的背景虚化方法，其特征在于，所述根据所述人像区域和所述背景区域，得到所述人像区域的mask图像，包括：
将所述人像区域的像素值设置为第一数值，所述背景区域的像素值设置为第二数值，得到所述人像区域的mask图像。
5.根据权利要求1至4任一项所述的背景虚化方法，其特征在于，所述根据所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图，得到虚化图片，包括：
通过G＝(1-mask)*BG+mask*Humen，将所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图进行融合，得到所述虚化图片；
其中，G为所述虚化图片，mask为所述mask图像，BG为所述虚化背景图，Humen为所述人像区域。
6.根据权利要求5所述的背景虚化方法，其特征在于，所述将所述背景图进行虚化处理，得到虚化背景图，包括：
将所述背景图进行高斯模糊，得到所述虚化背景图。
7.根据权利要求5所述的背景虚化方法，其特征在于，在所述根据所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图，得到虚化图片之前，还包括：
将所述mask图像进行低通滤波操作，得到边沿平滑过渡的mask图像。
8.一种背景虚化装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待处理人像图片；
Mask图像获得模块，用于根据所述待处理人像图片，得到人像区域的mask图像，所述待处理人像图片包括所述人像区域和背景区域；
提取模块，用于根据所述mask图像，提取前景图和背景图，所述前景图包括所述人像区域；
背景图虚化模块，用于将所述背景图进行虚化处理，得到虚化背景图；
虚化模块，用于根据所述mask图像、所述虚化背景图以及所述前景图，得到虚化图片。
9.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111784563A (zh) * 2020-06-24 2020-10-16 泰康保险集团股份有限公司 一种背景虚化方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113724129A (zh) * 2020-05-25 2021-11-30 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 一种图像虚化方法、存储介质以及终端设备
CN113938578A (zh) * 2020-07-13 2022-01-14 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 一种图像虚化方法、存储介质及终端设备
WO2022127491A1 (zh) * 2020-12-18 2022-06-23 展讯通信（上海）有限公司 图像处理方法及装置、存储介质、终端
CN116029895A (zh) * 2023-02-23 2023-04-28 广州佰锐网络科技有限公司 一种ai虚拟背景实现方法、***及计算机可读存储介质
CN116757963A (zh) * 2023-08-14 2023-09-15 荣耀终端有限公司 图像处理方法、电子设备、芯片***及可读存储介质
WO2023245362A1 (zh) * 2022-06-20 2023-12-28 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法及装置、电子设备、存储介质
WO2024040767A1 (zh) * 2022-08-22 2024-02-29 天翼数字生活科技有限公司 一种图像数据增强方法及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105100579A (zh) * 2014-05-09 2015-11-25 华为技术有限公司 一种图像数据的采集处理方法及相关装置
CN105303514A (zh) * 2014-06-17 2016-02-03 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法和装置
US9549164B2 (en) * 2012-09-28 2017-01-17 JVC Kenwood Corporation Image processing apparatus and method, and related computer program
CN106447638A (zh) * 2016-09-30 2017-02-22 北京奇虎科技有限公司 一种美颜处理方法及装置
CN106611402A (zh) * 2015-10-23 2017-05-03 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法及装置
CN107038681A (zh) * 2017-05-31 2017-08-11 广东欧珀移动通信有限公司 图像虚化方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN107730528A (zh) * 2017-10-28 2018-02-23 天津大学 一种基于grabcut算法的交互式图像分割与融合方法
CN108171677A (zh) * 2017-12-07 2018-06-15 腾讯科技（深圳）有限公司 一种图像处理方法及相关设备

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9549164B2 (en) * 2012-09-28 2017-01-17 JVC Kenwood Corporation Image processing apparatus and method, and related computer program
CN105100579A (zh) * 2014-05-09 2015-11-25 华为技术有限公司 一种图像数据的采集处理方法及相关装置
CN105303514A (zh) * 2014-06-17 2016-02-03 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法和装置
CN106611402A (zh) * 2015-10-23 2017-05-03 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法及装置
CN106447638A (zh) * 2016-09-30 2017-02-22 北京奇虎科技有限公司 一种美颜处理方法及装置
CN107038681A (zh) * 2017-05-31 2017-08-11 广东欧珀移动通信有限公司 图像虚化方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN107730528A (zh) * 2017-10-28 2018-02-23 天津大学 一种基于grabcut算法的交互式图像分割与融合方法
CN108171677A (zh) * 2017-12-07 2018-06-15 腾讯科技（深圳）有限公司 一种图像处理方法及相关设备

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113724129A (zh) * 2020-05-25 2021-11-30 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 一种图像虚化方法、存储介质以及终端设备
CN113724129B (zh) * 2020-05-25 2024-02-13 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 一种图像虚化方法、存储介质以及终端设备
CN111784563A (zh) * 2020-06-24 2020-10-16 泰康保险集团股份有限公司 一种背景虚化方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111784563B (zh) * 2020-06-24 2023-09-01 泰康保险集团股份有限公司 一种背景虚化方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113938578A (zh) * 2020-07-13 2022-01-14 武汉Tcl集团工业研究院有限公司 一种图像虚化方法、存储介质及终端设备
WO2022127491A1 (zh) * 2020-12-18 2022-06-23 展讯通信（上海）有限公司 图像处理方法及装置、存储介质、终端
WO2023245362A1 (zh) * 2022-06-20 2023-12-28 北京小米移动软件有限公司 图像处理方法及装置、电子设备、存储介质
WO2024040767A1 (zh) * 2022-08-22 2024-02-29 天翼数字生活科技有限公司 一种图像数据增强方法及装置
CN116029895A (zh) * 2023-02-23 2023-04-28 广州佰锐网络科技有限公司 一种ai虚拟背景实现方法、***及计算机可读存储介质
CN116029895B (zh) * 2023-02-23 2023-08-04 广州佰锐网络科技有限公司 一种ai虚拟背景实现方法、***及计算机可读存储介质
CN116757963A (zh) * 2023-08-14 2023-09-15 荣耀终端有限公司 图像处理方法、电子设备、芯片***及可读存储介质
CN116757963B (zh) * 2023-08-14 2023-11-07 荣耀终端有限公司 图像处理方法、电子设备、芯片***及可读存储介质

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