图像处理方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.抠图是图像处理中最常见的操作之一，是把图像的某一部分从原始图像中分离出来成为单独的图层。
3.现有的抠图方法均是通过alpha matte(前景蒙版图)，来实现对待处理的目标图像进行更换背景、背景虚化等功能，但该方法存在工作量大、抠图效率低、精准度低的问题。
4.因此，目前亟需一种能够提高抠图效率和抠图精准度的抠图方法。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的是提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，以解决抠图效率低和抠图精准度低的技术问题。
6.在第一方面，为实现上述目的，本发明实施例提供了一种图像处理方法，包括：
7.根据待处理的目标图像，确定所述目标图像的第一前景蒙版图；
8.根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、所述第一前景蒙版图以及所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图；
9.根据所述第二前景蒙版图以及所述目标图像，得到所述目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
10.进一步的，所述预设像素参数阈值至少包括第一阈值和第二阈值，所述根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、所述第一前景蒙版图以及所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图，包括：
11.分别根据所述第一阈值和所述第二阈值，对所述第一前景蒙版图进行阈值分割，得到对应的第一遮罩和第二遮罩；
12.分别对所述第一遮罩和所述第二遮罩进行边缘区域噪声消除处理，得到对应的第一噪声消除结果和第二噪声消除结果；
13.根据所述第一噪声消除结果和所述第二噪声消除结果，确定所述目标图像的第一trimap；
14.根据所述第一trimap和所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图。
15.进一步的，所述第一阈值小于所述第二阈值，所述分别对所述第一遮罩和所述第二遮罩进行边缘区域噪声消除处理，得到对应的第一噪声消除结果和第二噪声消除结果，包括：
16.对所述第一遮罩进行膨胀处理，得到膨胀处理后的第一噪声消除结果；
17.对所述第二遮罩进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的第二噪声消除结果；
18.所述根据所述第一噪声消除结果和所述第二噪声消除结果，确定所述目标图像的
第一trimap，包括：
19.对所述第一噪声消除结果和所述第二噪声消除结果进行叠加运算，确定并得到所述目标图像的第一trimap。
20.进一步的，所述根据所述第一trimap和所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图，包括：
21.根据所述第一trimap和所述目标图像，确定所述目标图像的第三前景蒙版图；
22.分别根据所述第一阈值和所述第二阈值，对所述第三前景蒙版图进行阈值分割，得到对应的第三遮罩和第四遮罩；
23.对所述第三遮罩进行膨胀处理，得到膨胀处理后的第三噪声消除结果；
24.对所述第四遮罩进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的第四噪声消除结果；
25.对所述第三噪声消除结果和所述第四噪声消除结果进行叠加运算，确定并得到所述目标图像的第二trimap；
26.根据所述第二trimap和所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图。
27.进一步的，所述根据待处理的目标图像，确定所述目标图像的第一前景蒙版图，包括：
28.将所述待处理的目标图像输入至训练后的抠图模型中，得到所述抠图模型输出的所述目标图像的第一前景蒙版图；
29.其中，所述抠图模型由待训练的抠图模型经以下训练方法训练而成：
30.获取训练样本集合；所述训练样本集合中的训练样本包括多个含有目标前景对象的输入图像，和与每个所述输入图像对应的前景蒙版图的标签图像；
31.根据所述训练样本集合中的训练样本，对所述待训练的抠图模型进行训练，并基于设定的目标损失函数进行模型参数优化以生成所述训练后的抠图模型。
32.进一步的，所述目标损失函数的目标损失函数值为最小绝对值误差函数、合成损失函数、梯度损失函数以及拉普拉斯金字塔损失函数的损失函数值的加权求和；
33.所述第一阈值和所述第二阈值之间的差值，与所述最小绝对值误差函数的损失函数值在所述目标损失函数值中所占的权重成正比。
34.进一步的，所述根据所述第二前景蒙版图以及所述目标图像，得到所述目标图像中目标前景对象对应的图像区域，包括：
35.将所述第二前景蒙版图添加至所述目标图像对应的图层中，得到所述目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
36.在第二方面，为了解决相同的技术问题，本发明实施例提供了一种图像处理装置，包括：
37.第一确定模块，用于根据待处理的目标图像，确定所述目标图像的第一前景蒙版图；
38.第二确定模块，用于根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、所述第一前景蒙版图以及所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图；
39.处理模块，用于根据所述第二前景蒙版图以及所述目标图像，得到所述目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
40.在第三方面，为了解决相同的技术问题，本发明实施例提供了一种电子设备，包括
处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述存储器与所述处理器耦接，且所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述任一项所述的图像处理方法。
41.在第四方面，为了解决相同的技术问题，本发明实施例提供了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，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行上述任一项所述的图像处理方法。
42.本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据待处理的目标图像，确定目标图像的第一前景蒙版图，然后根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、第一前景蒙版图以及目标图像，确定目标图像的第二前景蒙版图，最后根据第二前景蒙版图以及目标图像，得到目标图像中目标前景对象对应的图像区域。采用本发明提供的实施例，根据预设像素参数阈值、确定的第一前景蒙版图以及目标图像，能够确定目标图像更优的第二前景蒙版图，从而根据更优的第二前景蒙版图实现高精准度、高效率的抠图处理。
附图说明
43.图1是本发明实施例提供的图像处理方法的一种流程示意图；
44.图2a是本发明实施例提供的含有人像的目标图像的一种示意图；
45.图2b是本发明实施例提供的目标图像的第一前景蒙版图的一种示意图；
46.图3是本发明实施例提供的自动生成非等宽的trimap的一种流程示意图；
47.图4是本发明实施例提供的图像处理方法的另一种流程示意图；
48.图5是本发明实施例提供的多次迭代后的前景蒙版图的一种示意图；
49.图6是本发明实施例提供的进行背景替换后的目标图像的一种示意图；
50.图7是本发明实施例提供的图像处理装置的一种结构示意图；
51.图8是本发明实施例提供的电子设备的一种结构示意图；
52.图9是本发明实施例提供的电子设备的另一种结构示意图。
具体实施方式
53.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
54.应当理解的是，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
55.本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
56.需要说明的是，本发明实施例中所结合的附图包括有若干个灰度附图，其中，灰度
附图中含有不同亮度的对象所呈现的灰度，仅作为不同对象在该灰度附图中不同的景深信息，也即灰度附图中的像素值越大，则距离拍摄该灰度附图的摄像头的距离越近；灰度附图中的像素值越小，则距离拍摄该灰度附图的摄像头的距离越远。
57.请参见图1，图1是本发明实施例提供的图像处理方法的一种流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供的图像处理方法包括步骤101至步骤104；
58.步骤101，根据待处理的目标图像，确定目标图像的第一前景蒙版图。
59.在本实施例中，待处理的目标图像为含有目标前景对象的待抠图图像，其中，目标前景对象是指所需抠取的对象或需要进行背景替换的对象，可以是人像，也可以是动物图像、物品图像等。实际使用时，用户可以根据具体情况进行选择。
60.可选的，通过在photoshop等修图应用上进行人工操作，能够获取待处理的目标图像的第一前景蒙版图(即alpha matte)，也可通过训练后的抠图模型对待处理的目标图像进行处理，以获取模型输出的第一前景蒙版图。
61.具体的，步骤101具体可为：将待处理的目标图像输入至训练后的抠图模型中，得到抠图模型输出的目标图像的第一前景蒙版图。
62.在本发明实施例中，本实施例将目标前景对象确定为人像，请参见图2a和图2b，图2a是本发明实施例提供的含有人像的目标图像的一种示意图，图2b是本发明实施例提供的目标图像的第一前景蒙版图的一种示意图，如图2a和图2b所示，当用户将如图2a所示的目标图像输入至本实施例提供的训练后的抠图模型中时，训练后的抠图模型将输出如图2b所示的、与目标图像对应的第一前景蒙版图。同理，用户也可通过人工操作的方式，在photoshop等修图应用上获取与目标图像对应的第一前景蒙版图。
63.在本实施例中，训练后的抠图模型由待训练的抠图模型经以下训练方法训练而成：获取训练样本集合，其中，训练样本集合中的训练样本包括多个含有目标前景对象的输入图像，和与每个输入图像对应的前景蒙版图的标签图像；根据训练样本集合中的训练样本，对待训练的抠图模型进行训练，并基于设定的目标损失函数进行模型参数优化以生成所述训练后的抠图模型。
64.需要说明的是，当用户主要是想获取含有人像图像的前景蒙版图时，则需获取大量的含有人像的图像，如5万张，然后可通过photoshop等修图工具快速获取这些含有人像的输入图像对应的前景蒙版图，得到5万张标签图像，再将5万张含有人像的图像作为模型的输入，根据模型每次的输出和对应的标签图像之间的损失函数，实时对待训练的抠图模型进行调参直至收敛。
65.可选的，上述抠图模型采用的目标损失函数为最小绝对值误差函数(l1损失函数)、合成损失函数、梯度损失函数以及拉普拉斯金字塔损失函数的加权求和。
66.步骤102，根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、第一前景蒙版图以及目标图像，确定目标图像的第二前景蒙版图。
67.在本实施例中，预设像素参数阈值至少包括第一阈值和第二阈值，且第一阈值和第二阈值为两个不同的阈值。具体的，步骤102具体为：分别根据第一阈值和所述第二阈值对第一前景蒙版图进行阈值分割，得到对应的第一遮罩和第二遮罩，然后分别对第一遮罩和第二遮罩进行边缘区域噪声消除处理，得到对应的第一噪声消除结果和第二噪声消除结果，再根据第一噪声消除结果和第二噪声消除结果确定目标图像的第一trimap，最后根据
第一trimap和目标图像确定目标图像的第二前景蒙版图。
68.需要说明的是，本实施例还能根据一个像素参数阈值对第一前景蒙版图进行处理：用一个阈值对第一前景蒙版图进行阈值分割得到一个二值化遮罩(mask)，然后通过对该遮罩进行腐蚀膨胀、或者根据到边缘的欧式距离确定过渡区域范围、或者将图像放大缩小并叠加的方式生成第一trimap。
69.在一些实施例中，第一遮罩是采用第一阈值对第一前景蒙版图进行阈值分割得到的：将灰度级大于第一阈值的像素标记为白色，将灰度级低于第一阈值的像素标记为黑色，从而得到二值化图像(第一遮罩)。
70.同理，采用上述阈值分割方式，能够得到第二遮罩。
71.其中，遮罩的作用主要是对处理的图像(全部或局部)进行遮挡，以控制图像处理的区域或处理过程。
72.可选的，预设的第一阈值和第二阈值的取值靠近第一前景蒙版图的每个像素位置取值范围的两端，例如，假设取值范围为[0，255]时，则第一阈值和第二阈值分别设定为10和245。
[0073]
进一步的，第一阈值和第二阈值之间的差值，与最小绝对值误差函数在目标损失函数中所占的权重成正比，例如，假设取值范围仍为[0，255]，当最小绝对值误差函数在目标损失函数中所占的权重较小时，则第一阈值和第二阈值分别设定为50和205；当最小绝对值误差函数在目标损失函数中所占的权重较大时，则第一阈值和第二阈值分别设定为5和250。
[0074]
在一种实施方式中，第一阈值是小于第二阈值的，因此，分别对第一遮罩和第二遮罩进行边缘区域噪声消除处理，得到对应的第一噪声消除结果和第二噪声消除结果的方式具体为：对第一遮罩进行膨胀处理得到膨胀处理后的第一噪声消除结果；对第二遮罩进行腐蚀处理得到腐蚀处理后的第二噪声消除结果。
[0075]
在另一种实施方式中，对第一遮罩和第二遮罩进行边缘区域噪声消除处理的方式还可为：对第一遮罩进行放大处理，对第二遮罩进行缩小处理。具体的，还包括其他对第一遮罩和第二遮罩进行边缘区域噪声消除处理的方式，如将第一遮罩中所有与目标前景对象接触的背景点合并到目标前景对象中，使目标增大，填补目标前景对象中的孔洞，以及消除第二遮罩中目标前景对象的边界点，使目标前景对象缩小，消除噪声点等方式，在此不做限定。
[0076]
在另一实施例中，根据第一噪声消除结果和第二噪声消除结果，确定目标图像的第一trimap的方式具体为：对第一噪声消除结果和第二噪声消除结果进行叠加运算，确定并得到目标图像的第一trimap。
[0077]
具体的，将第一遮罩进行膨胀处理得到的膨胀结果，和第二遮罩进行腐蚀处理得到的腐蚀结果相加，得到过渡区域更宽且非等宽的trimap，相比于现有技术生成的等宽的trimap，本技术的非等宽的trimap更能体现出目标前景对象边缘像素点，如体现出人像飘散的头发，从而提高了抠图的精准度。
[0078]
请参见图3，图3是本发明实施例提供的自动生成非等宽的trimap的一种流程示意图，如图3所示，当需要获取目标图像10的非等宽的trimap时，则需要先将该目标图像10输入至上述实施例提供的训练后的抠图模型中，以得到目标图像10对应的第一前景蒙版图
11，然后分别用第一阈值如5和第二阈值如250对第一前景蒙版图11进行阈值分割，得到通过第一阈值进行阈值分割得到的第一遮罩110，以及通过第二阈值进行阈值分割的第二遮罩120，之后，对第一遮罩110进行膨胀处理，对第二遮罩120进行腐蚀处理，从而得到膨胀结果111和腐蚀结果121，再将膨胀结果111和腐蚀结果121进行叠加，得到目标图像10的非等宽的trimap20。
[0079]
作为可选的实施例，为了得到更优的第二前景蒙版图，本实施例还提供了以下方式：根据第一trimap和目标图像确定目标图像的第三前景蒙版图，分别根据第一阈值和第二阈值对第三前景蒙版图进行阈值分割，得到对应的第三遮罩和第四遮罩，然后对第三遮罩进行膨胀处理得到膨胀处理后的第三噪声消除结果，并对第四遮罩进行腐蚀处理得到腐蚀处理后的第四噪声消除结果，之后，对第三噪声消除结果和第四噪声消除结果进行叠加运算，确定并得到目标图像的第二trimap，再根据第二trimap和目标图像确定目标图像的第二前景蒙版图。
[0080]
通过对第一前景蒙版图进行上述实施例提供的优化处理，能够得到更优的第二前景蒙版图，从而采用更优的第二前景蒙版图进行抠图，能够有效提高抠图的精准度。
[0081]
可以理解的是，为了得到最优的第二前景蒙版图，实现最高的抠图精准度，还可按照上述得到更优的第二前景蒙版图的方式继续进行迭代优化处理，通过持续进行优化，能够得到更优的前景蒙版图。
[0082]
步骤103，根据第二前景蒙版图以及目标图像，得到目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
[0083]
在本实施例中，根据第二前景蒙版图能够对目标图像进行抠图处理、背景更换以及背景虚化等处理，而由于第二前景蒙版图是通过过渡区域更宽且非等宽的trimap和目标图像进行确定的，该非等宽的trimap能够有效提高抠图的精准度，因此，采用第二前景蒙版图对目标图像进行处理时，能够有效提高抠图的精准度，使得图像的抠图效果更好，提高用户体验。
[0084]
综上所述，本发明实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：根据待处理的目标图像，确定目标图像的第一前景蒙版图，然后根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、第一前景蒙版图以及目标图像，确定目标图像的第二前景蒙版图，最后根据第二前景蒙版图以及目标图像，得到目标图像中目标前景对象对应的图像区域。采用本发明提供的实施例，根据预设像素参数阈值、确定的第一前景蒙版图以及目标图像，能够确定目标图像更优的第二前景蒙版图，从而根据更优的第二前景蒙版图实现高精准度、高效率的抠图处理。
[0085]
请参见图4，图4是本发明实施例提供的图像处理方法的另一种流程示意图，如图4所示，本发明实施例提供的图像处理方法包括步骤201至步骤212；
[0086]
步骤201，将待处理的目标图像输入至训练后的抠图模型中，得到抠图模型输出的目标图像的第一前景蒙版图。
[0087]
在本实施例中，训练后的抠图模型被配置为根据含有目标前景对象的目标图像，计算并输出目标图像的第一前景蒙版图。
[0088]
步骤202，分别根据第一阈值和第二阈值，对第一前景蒙版图进行阈值分割，得到对应的第一遮罩和第二遮罩。
[0089]
在本实施例中，第一阈值和第二阈值为两个不同的阈值，第一阈值和第二阈值的取值靠近第一前景蒙版图的每个像素位置取值范围的两端，例如，假设取值范围为[0，255]时，则第一阈值和第二阈值分别设定为10和245。
[0090]
步骤203，对第一遮罩进行膨胀处理，得到膨胀处理后的第一噪声消除结果。
[0091]
步骤204，对第二遮罩进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的第二噪声消除结果。
[0092]
步骤205，对第一噪声消除结果和第二噪声消除结果进行叠加运算，确定并得到目标图像的第一trimap。
[0093]
步骤206，根据第一trimap和目标图像，确定目标图像的第三前景蒙版图。
[0094]
步骤207，分别根据第一阈值和第二阈值，对第三前景蒙版图进行阈值分割，得到对应的第三遮罩和第四遮罩。
[0095]
步骤208，对第三遮罩进行膨胀处理，得到膨胀处理后的第三噪声消除结果。
[0096]
步骤209，对第四遮罩进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的第四噪声消除结果。
[0097]
步骤210，对第三噪声消除结果和第四噪声消除结果进行叠加运算，确定并得到目标图像的第二trimap。
[0098]
步骤211，根据第二trimap和目标图像，确定目标图像的第二前景蒙版图。
[0099]
步骤212，将第二前景蒙版图添加至目标图像对应的图层中，得到目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
[0100]
在本实施例中，通过迭代的方式持续更新目标图像的trimap，从而能够得到持续优化的前景蒙版图，进而能够持续提高抠图的精准度。其中，本实施例是对目标图像的trimap进行优化迭代的次数为2次。
[0101]
可选的，具体的迭代次数并不限于上述实施例提供的迭代次数，还能够进行3次、4次甚至更多的次数。实际使用时，用户可以根据具体情况选择不同的迭代次数进行前景蒙版图的优化。
[0102]
请参见图2a、图2b以及图5，图5是本发明实施例提供的多次迭代后的前景蒙版图的一种示意图，如图2a、图2b以及图5所示，图2a为目标图像，当用户将目标图像输入至训练后的抠图模型中后，得到如图2b所示的第一前景蒙版图，然后通过上述实施例提供的迭代方式，得到多次迭代后的trimap，从而能够根据该trimap得到目标图像对应的如图5所示的更优的前景蒙版图，进而采用如图5所示的更优的前景蒙版图，能够最大程度的提高抠图的精准度；同时，生成trimap是全程自动的，无需用户手工制作，因此，能够节省大量制作trimap所需的时间，极大程度的提高抠图效率。
[0103]
在本实施例中，请参见图2a和图6，图6是本发明实施例提供的进行背景替换后的目标图像的一种示意图，如图2a和图6所示，当得到上述实施例迭代得到的更优的前景蒙版图时，用户可直接根据该更优的前景蒙版图对如图2a所示的目标图像进行背景替换，最终得到如图6所示的进行背景替换后的目标图像。
[0104]
根据上述实施例所描述的方法，本实施例将从图像处理装置的角度进一步进行描述，该图像处理装置具体可以作为独立的实体来实现，也可以集成在电子设备，比如终端中来实现，该终端可以包括手机、平板电脑等。
[0105]
请参见图7，图7是本发明实施例提供的图像处理装置的一种结构示意图，如图7所示，本发明实施例提供的图像处理装置700，包括：
[0106]
第一确定模块701，用于根据待处理的目标图像，确定目标图像的第一前景蒙版图。
[0107]
在本实施例中，第一确定模块701具体用于将所述待处理的目标图像输入至训练后的抠图模型中，得到所述抠图模型输出的所述目标图像的第一前景蒙版图。
[0108]
其中，所述抠图模型由待训练的抠图模型经以下训练方法训练而成：获取训练样本集合；所述训练样本集合中的训练样本包括多个含有目标前景对象的输入图像，和与每个所述输入图像对应的前景蒙版图的标签图像；根据所述训练样本集合中的训练样本，对所述待训练的抠图模型进行训练，并基于设定的目标损失函数进行模型参数优化以生成所述训练后的抠图模型。
[0109]
可选的，目标损失函数的目标损失函数值为最小绝对值误差函数、合成损失函数、梯度损失函数以及拉普拉斯金字塔损失函数的损失函数值的加权求和；所述第一阈值和所述第二阈值之间的差值，与所述最小绝对值误差函数的损失函数值在所述目标损失函数值中所占的权重成正比。
[0110]
第二确定模块702，用于根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、所述第一前景蒙版图以及所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图。
[0111]
在本实施例中，第二确定模块702具体用于分别根据所述第一阈值和所述第二阈值，对所述第一前景蒙版图进行阈值分割，得到对应的第一遮罩和第二遮罩；分别对所述第一遮罩和所述第二遮罩进行边缘区域噪声消除处理，得到对应的第一噪声消除结果和第二噪声消除结果；根据所述第一噪声消除结果和所述第二噪声消除结果，确定所述目标图像的第一trimap；根据所述第一trimap和所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图。
[0112]
在一些实施例中，第二确定模块702具体还用于对所述第一遮罩进行膨胀处理，得到膨胀处理后的第一噪声消除结果；对所述第二遮罩进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的第二噪声消除结果。
[0113]
在另一些实施例中，第二确定模块702具体还用于对所述第一噪声消除结果和所述第二噪声消除结果进行叠加运算，确定并得到所述目标图像的第一trimap。
[0114]
处理模块703，用于根据所述第二前景蒙版图以及所述目标图像，得到所述目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
[0115]
作为可选的实施例，第二确定模块702具体还用于根据所述第一trimap和所述目标图像，确定所述目标图像的第三前景蒙版图；分别根据所述第一阈值和所述第二阈值，对所述第三前景蒙版图进行阈值分割，得到对应的第三遮罩和第四遮罩；对所述第三遮罩进行膨胀处理，得到膨胀处理后的第三噪声消除结果；对所述第四遮罩进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的第四噪声消除结果；对所述第三噪声消除结果和所述第四噪声消除结果进行叠加运算，确定并得到所述目标图像的第二trimap；根据所述第二trimap和所述目标图像，确定所述目标图像的第二前景蒙版图。
[0116]
具体实施时，以上各个模块和/或单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块和/或单元的具体实施可参见前面的方法实施例，具体可以达到的有益效果也请参看前面的方法实施例中的有益效果，在此不再赘述。
[0117]
另外，请参见图8，图8是本发明实施例提供的电子设备的一种结构示意图，该电子设备可以是移动终端如智能手机、平板电脑等设备。如图8所示，电子设备800包括处理器801、存储器802。其中，处理器801与存储器802电性连接。
[0118]
处理器801是电子设备800的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或加载存储在存储器802内的应用程序，以及调用存储在存储器802内的数据，执行电子设备800的各种功能和处理数据，从而对电子设备800进行整体监控。
[0119]
在本实施例中，电子设备800中的处理器801会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器802中，并由处理器801来运行存储在存储器802中的应用程序，从而实现各种功能：
[0120]
根据待处理的目标图像，确定目标图像的第一前景蒙版图；
[0121]
根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、第一前景蒙版图以及目标图像，确定目标图像的第二前景蒙版图；
[0122]
根据第二前景蒙版图以及目标图像，得到目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
[0123]
该电子设备800可以实现本发明实施例所提供的图像处理方法任一实施例中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一图像处理方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
[0124]
请参见图9，图9是本发明实施例提供的电子设备的另一种结构示意图，如图9所示，图9示出了本发明实施例提供的电子设备的具体结构框图，该电子设备可以用于实施上述实施例中提供的图像处理方法。该电子设备900可以为移动终端如智能手机或笔记本电脑等设备。
[0125]
rf电路910用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯。rf电路910可包括各种现有的用于执行这些功能的电路元件，例如，天线、射频收发器、数字信号处理器、加密/解密芯片、用户身份模块(sim)卡、存储器等等。rf电路910可与各种网络如互联网、企业内部网、无线网络进行通讯或者通过无线网络与其他设备进行通讯。上述的无线网络可包括蜂窝式电话网、无线局域网或者城域网。上述的无线网络可以使用各种通信标准、协议及技术，包括但并不限于全球移动通信系统(global system for mobile communication,gsm)、增强型移动通信技术(enhanced data gsm environment,edge)，宽带码分多址技术(wideband code division multiple access,wcdma)，码分多址技术(code division access,cdma)、时分多址技术(time division multiple access,tdma)，无线保真技术(wireless fidelity，wi-fi)(如美国电气和电子工程师协会标准ieee 802.11a，ieee 802.11b,ieee802.11g和/或ieee 802.11n)、网络电话(voice over internet protocol,voip)、全球微波互联接入(worldwide interoperability for microwave access，wi-max)、其他用于邮件、即时通讯及短消息的协议，以及任何其他合适的通讯协议，甚至可包括那些当前仍未被开发出来的协议。
[0126]
存储器920可用于存储软件程序以及模块，如上述实施例中图像处理方法对应的程序指令/模块，处理器980通过运行存储在存储器920内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现如下功能：
[0127]
根据待处理的目标图像，确定目标图像的第一前景蒙版图；
[0128]
根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、第一前景蒙版图以及目标图像，确定目标图像的第二前景蒙版图；
[0129]
根据第二前景蒙版图以及目标图像，得到目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
[0130]
存储器920可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器920可进一步包括相对于处理器980远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备900。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0131]
输入单元930可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，输入单元930可包括触敏表面931以及其他输入设备932。触敏表面931，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面931上或在触敏表面931附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面931可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器980，并能接收处理器980发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面931。除了触敏表面931，输入单元930还可以包括其他输入设备932。具体地，其他输入设备932可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
[0132]
显示单元940可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及电子设备900的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元940可包括显示面板941，可选的，可以采用lcd(liquid crystal display，液晶显示器)、oled(organic light-emitting diode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板941。进一步的，触敏表面931可覆盖显示面板941，当触敏表面931检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器980以确定触摸事件的类型，随后处理器980根据触摸事件的类型在显示面板941上提供相应的视觉输出。虽然在图中，触敏表面931与显示面板941是作为两个独立的部件来实现输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面931与显示面板941集成而实现输入和输出功能。
[0133]
电子设备900还可包括至少一种传感器950，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板941的亮度，接近传感器可在翻盖合上或者关闭时产生中断。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于电子设备900还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
[0134]
音频电路960、扬声器961，传声器962可提供用户与电子设备900之间的音频接口。音频电路960可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器961，由扬声器961转换
为声音信号输出；另一方面，传声器962将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路960接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器980处理后，经rf电路910以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器920以便进一步处理。音频电路960还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与电子设备900的通信。
[0135]
电子设备900通过传输模块970(例如wi-fi模块)可以帮助用户接收请求、发送信息等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图中示出了传输模块970，但是可以理解的是，其并不属于电子设备900的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
[0136]
处理器980是电子设备900的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器920内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器920内的数据，执行电子设备900的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器980可包括一个或多个处理核心；在一些实施例中，处理器980可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解地，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器980中。
[0137]
电子设备900还包括给各个部件供电的电源990(比如电池)，在一些实施例中，电源可以通过电源管理系统与处理器980逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源990还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
[0138]
尽管未示出，电子设备900还包括摄像头(如前置摄像头、后置摄像头)、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备的显示单元是触摸屏显示器，移动终端还包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
[0139]
根据待处理的目标图像，确定目标图像的第一前景蒙版图；
[0140]
根据用于图像边缘区域噪声处理的预设像素参数阈值、第一前景蒙版图以及目标图像，确定目标图像的第二前景蒙版图；
[0141]
根据第二前景蒙版图以及目标图像，得到目标图像中目标前景对象对应的图像区域。
[0142]
具体实施时，以上各个模块可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个模块的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
[0143]
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。为此，本发明实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的图像处理方法中任一实施例的步骤。
[0144]
其中，该存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。
[0145]
由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的图像处理方法任一实施例中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一图像处理方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
[0146]
以上对本技术实施例所提供的一种图像处理方法、装置、设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。并且，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。