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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州凡科互聯(lián)網(wǎng)科技股份有限公司申請的專利一種基于顯著性目標檢測的自動摳圖方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114820423B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202111060436.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權一種基于顯著性目標檢測的自動摳圖方法及系統(tǒng)是由孫創(chuàng)開;黃海龍;伍俊英設計研發(fā)完成，并于2021-09-10向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于顯著性目標檢測的自動摳圖方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于計算機視覺技術領域，公開了一種基于顯著性目標檢測的自動摳圖方法及其配套系統(tǒng)，實現(xiàn)方法包括：將圖像輸入到顯著性目標檢測神經(jīng)網(wǎng)絡模塊，獲得前后景分離蒙版圖；隨后進入摳圖模塊，將蒙版圖與原圖蒙版生成背景透明而前景可見的圖像；用戶根據(jù)摳圖結果來判斷是否需做進一步的修改；若摳圖結果完整且精確，可直接使用顯著性目標檢測神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生的摳圖結果；若摳圖不完整或精確度不足，則轉入交互式摳圖模塊，用戶根據(jù)實際情況進行局部修改；最后使用修改好的蒙版圖與原圖進行計算摳圖。本方法能夠?qū)υ瓐D進行前景的自動摳取，同時也可對自動摳圖結果進行更準確的編輯，能便捷且高效地輔助用戶實現(xiàn)精準摳圖。

本發(fā)明授權一種基于顯著性目標檢測的自動摳圖方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于顯著性目標檢測的自動摳圖系統(tǒng)，其特征在于，包括以下步驟： S2_1、將待處理圖像Image輸入顯著性目標檢測模塊，經(jīng)訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型自動推理圖像中每個像素點屬于前景的概率，得到整幅圖像的二維概率矩陣M[:,:]；將概率矩陣M乘以255，得到顯著性目標檢測模塊預測的蒙版圖Alpha_SOD； S2_2、將S2_1步驟得到的蒙版圖Alpha_SOD與原圖Image導入摳圖模塊，得到前后景分離圖像Matting； S2_3、用戶對S2_2步驟獲取的摳圖進行效果判斷：如果符合主體區(qū)域摳圖完整度和精度的要求，就下載Matting圖使用，S2_4至S2_9步驟無需執(zhí)行；反之，就進入交互式摳圖模塊； S2_4、對S2_1步驟得到的Alpha_SOD進行二值化處理，得到二值圖像Binary_alpha1； S2_5、將S2_4步驟中得到的二值圖像Binary_alpha1與原圖Image進行蒙版計算，使用基于GrabCut的交互式摳圖算法，藍色筆跡代表保留，紅色區(qū)域代表刪除，對主體區(qū)域進行局部修改，獲取準確度更高的二值化蒙版圖Binary_alpha2； S2_6、計算Binary_alpha1和Binary_alpha2之間的差異，對差異像素點區(qū)域的邊緣通過腐蝕、膨脹處理生成局部修改那些區(qū)域的Trimap圖，僅修改的區(qū)域生成Trimap，非全部區(qū)域重新生成Trimap； S2_7、將原圖Image和S2_6步驟中生成的Trimap輸入訓練好的依賴三分圖的摳圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，生成更精準的蒙版圖Alpha_mat； S2_8、將S2_7步驟中獲取到的更精準蒙版圖Alpha_mat導入摳圖模塊，運算得到Matting摳圖； S2_9、用戶對S2_8步驟獲取的摳圖進行效果判斷：如果符合主體區(qū)域摳圖完整度和精度的要求，就下載Matting圖；反之，就再次進入交互式摳圖模塊，執(zhí)行S2_4到S2_8的步驟，直至摳圖效果達到用戶滿意為止。

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