图像分割方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本申请涉及图像处理，特别是涉及一种图像分割方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、随着图像处理技术的发展，出现了自动白平衡（awb，auto white balance）技术，自动白平衡技术会根据拍摄场景中的光照条件自动调整图像的色彩温度和色彩饱和度，以确保图像的色彩看起来自然和准确。

2、传统技术中，使用基于单一光源假设的自动白平衡技术对图像进行处理，若图像拍摄场景中的主要光源为暖光，处理得到的图像中原本的白色区域呈现偏蓝色，即处理得到图像中存在偏蓝区域，为了进一步使偏蓝区域呈现正常颜色，需要将偏蓝区域从处理得到的图像中分割出来，以便于对偏蓝区域进行针对性的调整。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像分割准确性的图像分割方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

2、第一方面，本申请提供了一种图像分割方法。所述方法包括：

3、获取待分割图像数据和所述待分割图像数据对应的转换图像数据；所述待分割图像数据中的像素点具有红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值，所述转换图像数据中的像素点具有色调值、饱和度值和亮度值；

4、基于所述红色像素值、所述绿色像素值和所述蓝色像素值确定第一掩膜，以及基于所述红色像素值和所述绿色像素值确定第二掩膜；

5、基于所述色调值确定第三掩膜、基于所述饱和度值确定第四掩膜，以及基于所述亮度值确定第五掩膜；

6、基于所述第一掩膜、所述第二掩膜、所述第三掩膜、所述第四掩膜和所述第五掩膜，得到所述待分割图像数据中的目标图像数据。

7、第二方面，本申请还提供了一种图像分割装置。所述装置包括：

8、获取模块，用于获取待分割图像数据和所述待分割图像数据对应的转换图像数据；所述待分割图像数据中的像素点具有红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值，所述转换图像数据中的像素点具有色调值、饱和度值和亮度值；

9、第一确定模块，用于基于所述红色像素值、所述绿色像素值和所述蓝色像素值确定第一掩膜，以及基于所述红色像素值和所述绿色像素值确定第二掩膜；

10、第二确定模块，用于基于所述色调值确定第三掩膜、基于所述饱和度值确定第四掩膜，以及基于所述亮度值确定第五掩膜；

11、分割模块，用于基于所述第一掩膜、所述第二掩膜、所述第三掩膜、所述第四掩膜和所述第五掩膜，得到所述待分割图像数据中的目标图像数据。

12、第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

13、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

14、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

15、上述图像分割方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，获取待分割图像数据和待分割图像数据对应的转换图像数据；待分割图像数据中的像素点具有红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值，转换图像数据中的像素点具有色调值、饱和度值和亮度值；基于红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值确定第一掩膜，以及基于红色像素值和绿色像素值确定第二掩膜；基于色调值确定第三掩膜、基于饱和度值确定第四掩膜，以及基于亮度值确定第五掩膜；基于第一掩膜、第二掩膜、第三掩膜、第四掩膜和第五掩膜，得到待分割图像数据中的目标图像数据。在使用待分割图像数据中像素点的红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值的基础上，结合使用转换图像数据中像素点的色调值、饱和度值和亮度值，分析出待分割图像数据中被误校正为浅蓝色的像素点所组成的图像数据，即通过对多个维度的数据进行分析，从待分割图像数据中分割出目标图像数据，从而提高了图像分割的准确性。

技术特征：

1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述红色像素值、所述绿色像素值和所述蓝色像素值确定第一掩膜，以及基于所述红色像素值和所述绿色像素值确定第二掩膜，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述像素点的红色像素值与绿色像素值之间的差异值和所述第二像素值，确定所述像素点的第二掩膜值，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述色调值确定第三掩膜，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一掩膜、所述第二掩膜、所述第三掩膜、所述第四掩膜和所述第五掩膜，得到所述待分割图像数据中的目标图像数据，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述红色像素值、所述绿色像素值和所述蓝色像素值确定第一掩膜之前，还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述亮度值确定第五掩膜之前，还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分割图像数据和所述待分割图像数据对应的转换图像数据，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取目标决策树分类模型，包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将多组所述训练图像数据对应的红色增益、蓝色增益、光照强度指数和分类标识输入至初始决策树分类模型，对所述初始决策树分类模型进行训练，得到目标决策树分类模型，包括：

11.一种图像分割装置，其特征在于，所述装置包括：

12.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。

14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。

技术总结本申请涉及一种图像分割方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待分割图像数据和待分割图像数据对应的转换图像数据；待分割图像数据中的像素点具有红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值，转换图像数据中的像素点具有色调值、饱和度值和亮度值；基于红色像素值、绿色像素值和蓝色像素值确定第一掩膜，以及基于红色像素值和绿色像素值确定第二掩膜；基于色调值确定第三掩膜、基于饱和度值确定第四掩膜，以及基于亮度值确定第五掩膜；基于第一掩膜、第二掩膜、第三掩膜、第四掩膜和第五掩膜，得到待分割图像数据中的目标图像数据。采用本方法能够提高图像分割的准确性。技术研发人员：周玮受保护的技术使用者：OPPO广东移动通信有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/20