文献类型：期刊文章

作　　者：程艳[1,4] 严志航[2,3,4]

CHENG Yan;YAN Zhi-Hang(School of Software,Jiangxi Normal University,Nanchang 330022,China;School of Digital Industry,Jiangxi Normal University,Shangrao 334000,China;Information&Network Center,East China University of Technology,Nanchang 330013,China;Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Affective Computing of Jiangxi Province,Nanchang 330022,China)

机构地区：[1]江西师范大学软件学院,南昌330022 [2]江西师范大学数字产业学院,上饶334000 [3]东华理工大学网络与信息中心,南昌330013 [4]江西省智能信息处理与情感计算重点实验室,南昌330022

出　　处：《计算机系统应用》

基　　金：国家自然科学基金(62167006);国家社会科学基金重点项目(20AXW009);江西省科技创新基地计划(2024SSY03131);江西省主要学科学术和技术带头人培养计划-领军人才项目(20213BCJL22047);江西省自然科学基金(20212BAB202017)。

年　　份：2025

卷　　号：34

期　　号：7

起止页码：261-271

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：人像抠图是图像处理领域重要任务之一,针对现有图像数据中人像前景尺度多样造成的人像抠取粗糙问题,提出一种双金字塔式编码的人像语义感知自动抠图网络.双金字塔式编码器包含输入金字塔和特征金字塔,输入金字塔中输入图像等比例下采样后送入网络以保留原始图像细节,特征金字塔结合带状卷积组和5个层级的编码块充分捕获不同层次的图像特征.同时,在双分支解码结构中,全局分割解码分支上设计了视域扩张模块扩大网络感受范围,进一步增强全局上下文信息的捕获;局部细节分支上提出细节感知模块融合编码特征与解码输出,引导网络关注人像轮廓.在3个数据集上与6种人像自动抠图方法进行了对比实验,所提方法的抠图性能均优于对比方法.验证了所提方法能改善人像抠取的精细度,提高了复杂图像数据下人像抠取的鲁棒性.

关 键 词：人像抠图  语义感知  双金字塔  双分支解码  全局上下文信息  

分 类 号：TP391.41]